Aprendizado por Reforco
Categoria
Fundamentos de IA
Aprendizado por Reforco e um paradigma de ML onde um agente aprende a tomar decisoes interagindo com um ambiente, recebendo recompensas ou penalidades. E utilizado em jogos, robotica e otimizacao de processos.
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Fundamentos de IA
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O que e Aprendizado por Reforco?
Aprendizado por Reforco (Reinforcement Learning - RL) e um tipo de Machine Learning onde um agente aprende a tomar acoes em um ambiente para maximizar uma recompensa acumulada. Diferente do aprendizado supervisionado, nao ha rotulos explicitos; o agente aprende por tentativa e erro.
Componentes Fundamentais
- Agente: entidade que toma decisoes
- Ambiente: mundo com o qual o agente interage
- Estado: situacao atual do ambiente
- Acao: escolha feita pelo agente
- Recompensa: feedback numerico recebido
- Politica: estrategia de decisao do agente
Algoritmos Principais
Os algoritmos mais conhecidos incluem Q-Learning, SARSA, Deep Q-Network (DQN) e PPO (Proximal Policy Optimization). Modelos como o AlphaGo usaram RL para superar campeoes mundiais em jogos complexos.
O aprendizado por reforco tambem e essencial no treinamento de LLMs modernos (RLHF), area que a Trilion monitora constantemente para manter seus servicos alinhados com as ultimas inovacoes em IA.
