Aprendizado por Reforço

term_id: reinforcement_learning

Category: basic_concepts

Definition

O Aprendizado por Reforço (AR) é um ramo do aprendizado de máquina focado em como agentes inteligentes devem realizar ações em um ambiente para maximizar a noção de recompensa cumulativa. Ao contrário do aprendizado supervisionado

Summary

O Aprendizado por Reforço é um tipo de aprendizado de máquina no qual agentes aprendem a tomar decisões interagindo com um ambiente para maximizar recompensas.

Key Concepts

  • Agente
  • Ambiente
  • Política
  • Função de Recompensa
  • Espaço de Estados

Use Cases

  • Condução autônoma
  • IA para jogos (ex.: AlphaGo)
  • Sistemas de recomendação