O que é Aprendizado por Reforço? Glossário do Newsverso

O aprendizado por reforço é um poderoso paradigma de aprendizado de máquina que se inspira na forma como os seres vivos aprendem a partir da interação com o ambiente.

Publicado por
Uesley Durães

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.

*O texto desta matéria foi parcialmente gerado pelo ChatGPT, um modelo de linguagem baseado em inteligência artificial desenvolvido pela OpenAI. As entradas de texto foram criadas pelo Curto News e as respostas intencionalmente reproduzidas na íntegra. As respostas do ChatGPT são geradas automaticamente e não representam opiniões da OpenAI ou de pessoas associadas ao modelo. Toda a responsabilidade pelo conteúdo publicado é do Curto News.

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Este post foi modificado pela última vez em 3 de agosto de 2023 18:20

Uesley Durães

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