Reinforcement Learning (Aprendizado por Reforço)

Definição Básica

É um ramo do aprendizado de máquina em que agentes aprendem a tomar decisões através de tentativa e erro, recebendo recompensas ou penalidades por suas ações.

Definição Detalhada

No Reinforcement Learning, um agente aprende a interagir com um ambiente para alcançar um objetivo específico, tomando uma sequência de decisões. O agente recebe recompensas positivas ou penalidades negativas com base nas ações que executa, o que o incentiva a maximizar a recompensa acumulada ao longo do tempo. O aprendizado ocorre em um processo de tentativa e erro, em que o agente ajusta suas estratégias para melhorar o desempenho. Essa abordagem é amplamente utilizada em aplicações como controle de robôs, jogos e sistemas de recomendação.

Exemplos Práticos

import gym

import numpy as np

# Criação do ambiente do jogo CartPole

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

state = env.reset()

for episode in range(5):

done = False

total_reward = 0

while not done:

# Escolher ação aleatória (0 = esquerda, 1 = direita)

action = env.action_space.sample()

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

total_reward += reward

env.render() # Mostrar o ambiente

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

env.close()

Reinforcement Learning (Aprendizado por Reforço)

Imagens Ilustrativas

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