Reinforcement Learning

Definição Básica

Método de aprendizado onde agentes tomam ações em um ambiente para maximizar recompensas.

Definição Detalhada

Reinforcement Learning (RL), ou Aprendizado por Reforço, é uma técnica de aprendizado de máquina que envolve o treinamento de um agente para tomar decisões em um ambiente dinâmico. O agente aprende selecionando ações que maximizam uma recompensa cumulativa ao longo do tempo. Em RL, um agente explora o ambiente e ajusta suas ações com base em um sistema de recompensas e punições, aprendendo a escolher ações que resultam nas melhores recompensas. RL é amplamente utilizado em áreas como jogos, robótica e sistemas de recomendação.

Exemplos Práticos

import gym

import numpy as np

# Cria o ambiente de simulação

env = gym.make("CartPole-v1")

# Define a política aleatória para o agente

def policy(state):

return env.action_space.sample()

# Executa alguns episódios

for episode in range(5):

state = env.reset()

done = False

total_reward = 0

while not done:

action = policy(state)

state, reward, done, _ = env.step(action)

total_reward += reward

print(f"Episódio {episode + 1}: Recompensa total = {total_reward}")

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