Aprendizagem por reforço

A aprendizagem por reforço (RL) é um subcampo da aprendizagem automática em que um agente aprende a tomar decisões executando acções num ambiente para atingir determinados objectivos. Ao contrário da aprendizagem supervisionada, em que o modelo aprende a partir de um conjunto de dados rotulados, a aprendizagem por reforço baseia-se num sistema de recompensas e penalizações para orientar o agente para um comportamento ótimo.

Como funciona a aprendizagem por reforço

Na aprendizagem por reforço, o agente interage com o ambiente em passos de tempo discretos. Em cada passo, o agente recebe feedback sob a forma de uma recompensa, que é um valor numérico. O objetivo é maximizar a recompensa acumulada ao longo do tempo. O agente escolhe acções com base numa política, que pode ser determinística ou estocástica. Ao longo do tempo, a política é melhorada à medida que o agente aprende com as consequências das suas acções.

Os principais elementos de um sistema de RL incluem:

• Agente: O aluno ou o responsável pela tomada de decisões.
• Ambiente: Tudo com que o agente interage.
• Acções: Todos os movimentos possíveis que o agente pode efetuar.
• Recompensa: Feedback do ambiente para avaliar as acções.
• Estado: Uma representação da situação atual do ambiente.
• Política: Uma estratégia que o agente emprega para determinar acções com base no estado atual.

Conceitos importantes de RL

• Função de valor: Calcula a recompensa cumulativa esperada de um determinado estado ou par estado-ação.
• Q-Learning: Um algoritmo de RL popular em que o agente aprende diretamente o valor das acções.
• Exploração vs. Exploração: Equilibra a necessidade de explorar novas estratégias e de explorar as estratégias de sucesso conhecidas.
• Aprendizagem por diferença temporal: Combina ideias de métodos de Monte Carlo e programação dinâmica.

Distingue a RL de termos relacionados

A aprendizagem por reforço é diferente da aprendizagem supervisionada, em que o modelo aprende a partir de pares de entradas e saídas. Em vez disso, a aprendizagem por reforço dá ênfase à aprendizagem a partir da interação com o ambiente. Também é diferente da aprendizagem não supervisionada, uma vez que não existem rótulos explícitos para o feedback da recompensa.

Aplicações da aprendizagem por reforço

Carros autónomos

A aprendizagem por reforço é crucial no desenvolvimento da IA para veículos autónomos. Os algoritmos de aprendizagem por reforço ajudam estes veículos a aprender as melhores estratégias de condução através de ambientes simulados antes dos testes físicos.

Robótica

A RL permite que os robots aprendam tarefas complexas por tentativa e erro. Por exemplo, os robôs em armazéns podem aprender a manusear vários objectos através da aprendizagem por reforço, aumentando a eficiência e a precisão.

Jogar o jogo

A RL tem sido aplicada de forma famosa nos jogos, onde os agentes aprendem a jogar e a dominar jogos como o Go e o xadrez, como demonstrado pelo AlphaGo da DeepMind.

RL nos negócios e na indústria

A aprendizagem por reforço pode otimizar operações como a gestão de stocks e a logística. Em Ultralyticsos sistemas baseados em RL ajudam a tomar decisões baseadas em dados para aumentar a eficiência e a rentabilidade das cadeias de abastecimento.

Recursos para uma exploração mais aprofundada

• Explora as noções básicas de redes neuronais que são frequentemente utilizadas em algoritmos de RL.
• Compreende como a computação em nuvem facilita a formação de RL em grande escala.
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A aprendizagem por reforço destaca-se como um método robusto para o desenvolvimento de sistemas inteligentes capazes de tomar decisões autónomas, o que a torna uma pedra angular dos avanços da inteligência artificial e da aprendizagem automática.