O que é Aprendizado por Reforço? Glossário do Newsverso

Essa abordagem se concentra na noção de um agente que toma ações sequenciais para maximizar uma recompensa cumulativa ao longo do tempo. Em outras palavras, o agente aprende a melhor estratégia através da experimentação ativa, onde suas ações geram consequências que, por sua vez, afetam as decisões futuras.

Essa exploração do espaço de ações e recompensas resulta em um processo de otimização que busca alcançar as ações que levam às maiores recompensas ao longo do tempo.

A origem do aprendizado por reforço remonta à psicologia comportamental e à teoria da aprendizagem, mas suas aplicações se expandiram para diversos campos, como robótica, jogos, controle de processos e muito mais.

Algoritmos de aprendizado por reforço, como o Q-Learning e os métodos baseados em políticas, permitem que máquinas aprendam a realizar tarefas complexas e tomem decisões informadas em ambientes dinâmicos e incertos. No entanto, o aprendizado por reforço apresenta desafios únicos, como o equilíbrio entre exploração e exploração e a gestão de recompensas esparsas.

Em suma, o aprendizado por reforço oferece uma abordagem empolgante para capacitar máquinas a aprenderem através da interação contínua com o ambiente. Ao imitar a maneira como os seres vivos aprendem por tentativa e erro, essa abordagem tem o potencial de revolucionar a automação de tarefas complexas.

À medida que a pesquisa avança, espera-se que o aprendizado por reforço desempenhe um papel crucial na construção de sistemas de inteligência artificial mais adaptativos e autônomos.

Referências:

1. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press.
2. Kaelbling, L. P., Littman, M. L., & Moore, A. W. (1996). Reinforcement learning: A survey. Journal of Artificial Intelligence Research, 4, 237-285.
3. Mnih, V., Kavukcuoglu, K., Silver, D., et al. (2015). Human-level control through deep reinforcement learning. Nature, 518(7540), 529-533.

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