Reinforcement learning

O aprendizado por reforço é um ramo do aprendizado de máquina que lida com como realizar as ações de um agente e descobrir como essas ações afetaram a recompensa que ele recebe ao executar essa ação.

Existem muitos tipos diferentes de algoritmos de aprendizado por reforço, incluindo iteração de valor, gradiente de política e métodos de Monte Carlo. A mais popular delas é a iteração de valor, que usa um algoritmo de otimização para determinar a melhor ação que um robô deve executar, dado seu estado atual, ambiente atual e qualquer outra informação a que tenha acesso (como que tipo de resultado deseja).

E também o aprendizado por reforço profundo é uma técnica que usa redes neurais profundas para aprender com a experiência. Ao usar o aprendizado de reforço profundo, você pode treinar seus modelos de aprendizado de máquina com a ajuda de um treinador humano que fornece feedback sobre o desempenho do modelo.

O objetivo desta técnica é desenvolver um algoritmo que possa aprender como realizar uma tarefa sem ser explicitamente programado. O aprendizado por reforço profundo funciona criando uma rede neural artificial que aprende a alcançar um resultado por meio de tentativa e erro, ao longo do tempo. Este tipo de algoritmo possui um grande número de camadas e nós que permitem aprender com a experiência, bem como com outros sistemas ou situações semelhantes.