O que é Reinforcement Learning?
Um tipo de aprendizado de máquina onde agentes aprendem a tomar decisões através de tentativa e erro, recebendo recompensas ou penalidades.
Definição
Reinforcement Learning (RL) ou Aprendizado por Reforço é um tipo de aprendizado de máquina onde agentes aprendem a tomar decisões ótimas em um ambiente através de tentativa e erro, recebendo feedback na forma de recompensas ou penalidades.
Propósito
O RL visa treinar agentes inteligentes para maximizar recompensas cumulativas ao longo do tempo, aprendendo estratégias ótimas para tarefas sequenciais complexas onde o feedback é esparso ou atrasado.
Funcionamento
O RL funciona através de um ciclo onde o agente observa o estado atual do ambiente, toma uma ação, recebe uma recompensa e observa o novo estado, atualizando gradualmente sua política de decisão para maximizar recompensas futuras.
Exemplo
O AlphaGo da DeepMind que aprendeu a jogar Go em nível de mestre mundial jogando milhões de partidas contra si mesmo, melhorando suas estratégias através dos resultados de vitórias e derrotas.
Relacionado
Relacionado com Teoria de Jogos, Otimização, Q-Learning, Redes Neurais Profundas, Tomada de Decisão Sequencial e Agentes Inteligentes.
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