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Aprenda O Que É RL? | Teoria Central de RL
Introdução ao Aprendizado por Reforço
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Conteúdo do Curso

Introdução ao Aprendizado por Reforço

Introdução ao Aprendizado por Reforço

1. Teoria Central de RL
2. Problema do Bandido de Múltiplos Braços
3. Programação Dinâmica
4. Métodos de Monte Carlo
5. Aprendizado por Diferença Temporal

book
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.

Note
Definição

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

Note
Definição

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.

Note
Definição

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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A qual tarefa você aplicaria o aprendizado por reforço?

Select the correct answer

Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 1. Capítulo 1

Pergunte à IA

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4. Métodos de Monte Carlo
5. Aprendizado por Diferença Temporal

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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.

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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

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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.

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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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