Reinforcement learning

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

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

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

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