Do curso: Prompt Engineering: Aprenda a Conversar com uma IA Generativa

Modelos de aprendizado por reforço

Do curso: Prompt Engineering: Aprenda a Conversar com uma IA Generativa

Modelos de aprendizado por reforço

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Os modelos de aprendizado por reforço são uma classe de algoritmos de aprendizado de máquina que se inspiram na psicologia comportamental e são utilizados para ensinar as máquinas a tomar decisões em um ambiente interativo. Esses modelos aprendem por meio da interação com o ambiente, buscando maximizar uma recompensa cumulativa ao longo do tempo, como uma criança brincando com um jogo. O sistema se divide em duas partes: o agente e o ambiente. O agente é quem toma as decisões e realiza ações, enquanto o ambiente é o mundo com o qual o agente interage. O agente executa ações em um determinado estado do ambiente. Cada ação pode ter um impacto no estado atual e nos estados futuros. Depois de cada ação, o agente recebe uma recompensa do ambiente. A recompensa é um sinal numérico que indica se a ação tomada foi boa ou ruim em função dos objetivos do sistema. O objetivo do agente é aprender uma política, que é uma estratégia que determina a ação a tomar em cada estado para maximizar a recompensa cumulativa em longo prazo. O agente enfrenta o dilema de decidir entre explorar novas ações e explorar as ações conhecidas que podem trazer boas recompensas. Encontrar o equilíbrio certo é essencial para um aprendizado eficaz. Muitos modelos de aprendizado por esforço utilizam uma função que atribui um valor numérico a cada estado de ação. Essa função ajuda o agente a avaliar as consequências da escolha em longo prazo. Existem vários algoritmos usados no aprendizado por esforço, como Q-Learning, SARSA, Deep Q-Networks e algoritmos de gradiente de política, PG. Dito assim, não parecem muito úteis, mas se aplicam às mais diversas áreas, como a criação de estratégias para jogos, robótica, otimização de rotas de entrega e elaboração de carteiras financeiras. De qualquer modo, enfrentam desafios, como a necessidade de uma formulação cuidadosa das funções de recompensa, uma investigação eficiente em ambientes complexos e a gestão da função de valor em problemas de alta dimensionalidade. Costumam ser adaptados para o aprendizado contínuo. Ou seja, pode ser que o treinamento nunca acabe. O agente continua melhorando sua política à medida que interage com o ambiente ao longo do tempo. Será eterno principalmente se o ambiente mudar, como costuma ocorrer nas previsões financeiras.

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