O Que É RL?
Para aproveitar ao máximo este curso, é necessário ter uma compreensão sólida de matemática (especialmente teoria das probabilidades). Familiaridade com conceitos básicos de aprendizado de máquina e com o NumPy também será benéfica.
Aprendizado por reforço (RL) é um paradigma de aprendizado de máquina voltado principalmente para tarefas de tomada de decisão e controle, em que um agente aprende estratégias ótimas ao interagir com um ambiente e maximizar recompensas cumulativas.
Aprendizado por reforço é fortemente inspirado pela psicologia comportamental, especialmente em como humanos e animais aprendem por meio de experiências. Assim como um cachorro aprende a sentar ao receber petiscos por um comportamento correto, um agente de RL aprende ao receber recompensas por suas ações.
Agente e Ambiente
O agente é o tomador de decisões no sistema de RL. Ele observa o ambiente, seleciona ações e aprende com o feedback para melhorar seu desempenho futuro.
O ambiente representa tudo com o que o agente interage. Ele responde às ações do agente e fornece feedback na forma de novos estados e recompensas.
O agente é apenas responsável por tomar decisões — selecionando ações com base em suas observações e aprendendo com os resultados — enquanto o ambiente dita as regras de interação.
Aplicações de RL
O aprendizado por reforço é amplamente utilizado em diversos campos onde a tomada de decisão sob incerteza é fundamental. Algumas aplicações principais incluem:
- Robótica: O RL auxilia robôs a aprender tarefas complexas, como agarrar objetos, locomoção e automação industrial;
- IA em jogos: O RL impulsiona agentes de IA em jogos como xadrez, Go e Dota 2, alcançando desempenho superior ao humano;
- Finanças: O RL otimiza estratégias de negociação, gestão de portfólio e avaliação de riscos;
- Saúde: O RL contribui para planos de tratamento personalizados, cirurgia robótica e descoberta de medicamentos;
- Sistemas autônomos: O RL viabiliza carros autônomos, drones e sistemas adaptativos de controle de tráfego;
- Sistemas de recomendação: O RL aprimora recomendações personalizadas de conteúdo em plataformas de streaming e comércio eletrônico.
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Aplicações de RL
O aprendizado por reforço é amplamente utilizado em diversos campos onde a tomada de decisão sob incerteza é fundamental. Algumas aplicações principais incluem:
- Robótica: O RL auxilia robôs a aprender tarefas complexas, como agarrar objetos, locomoção e automação industrial;
- IA em jogos: O RL impulsiona agentes de IA em jogos como xadrez, Go e Dota 2, alcançando desempenho superior ao humano;
- Finanças: O RL otimiza estratégias de negociação, gestão de portfólio e avaliação de riscos;
- Saúde: O RL contribui para planos de tratamento personalizados, cirurgia robótica e descoberta de medicamentos;
- Sistemas autônomos: O RL viabiliza carros autônomos, drones e sistemas adaptativos de controle de tráfego;
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