Aprendizado por Reforco
Categoria
Fundamentos de IA
Aprendizado por Reforco é um paradigma de ML onde um agente aprende a tomar decisões interagindo com um ambiente, recebendo recompensas ou penalidades. E útilizado em jogos, robotica é otimização de processos.
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Fundamentos de IA
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O que é Aprendizado por Reforco?
Aprendizado por Reforco (Reinforcement Learning - RL) é um tipo de Machine Learning onde um agente aprende a tomar acoes em um ambiente para maximizar uma recompensa acumulada. Diferente do aprendizado supervisionado, não ha rotulos explicitos; o agente aprende por tentativa é erro.
Componentes Fundamentais
- Agente: entidade que toma decisões
- Ambiente: mundo com o qual o agente interage
- Estado: situacao atual do ambiente
- Acao: escolha feita pelo agente
- Recompensa: feedback numérico recebido
- Politica: estratégia de decisão do agente
Algoritmos Principais
Os algoritmos mais conhecidos incluem Q-Learning, SARSA, Deep Q-Network (DQN) é PPO (Proximal Policy Optimization). Modelos como o AlphaGo usaram RL para superar campeoes mundiais em jogos complexos.
O aprendizado por reforço também é essêncial no treinamento de LLMs modernos (RLHF), área que a Trilion monitora constantemente para manter seus serviços alinhados com as últimas inovações em IA.
