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Por que o aprendizado por reforço é um dos três pilares do aprendizado de máquina? Descubra o segredo!
No campo atual do aprendizado de máquina, o aprendizado por reforço (RL) tornou-se uma parte indispensável e sua importância aumenta a cada dia. Quer se trate de veículos autônomos ou de agentes de jogos inteligentes, o aprendizado por reforço desempenha um papel fundamental. No entanto, por que o aprendizado por reforço é considerado um dos três pilares do aprendizado de máquina?
A aprendizagem por reforço envolve agentes realizando ações em um ambiente dinâmico para maximizar os sinais de recompensa.
O núcleo da aprendizagem por reforço é aprender como o agente toma a melhor decisão, o que por sua vez envolve como encontrar um equilíbrio entre "exploração" e "exploração". Exploração significa que o agente tenta novas ações para obter mais informações, enquanto exploração significa tomar decisões com maior probabilidade de obter as melhores recompensas com base em informações conhecidas. Em muitos casos, esta busca equilibrada é conhecida como o dilema exploração-exploração, que é explorado em profundidade no problema do bandido com vários braços.
Na aprendizagem por reforço, o ambiente é frequentemente expresso na forma de um processo de decisão de Markov (MDP). Esta representação é crucial para a compreensão do funcionamento dos algoritmos de aprendizagem por reforço. Ao contrário dos métodos tradicionais de programação dinâmica, os algoritmos de aprendizagem por reforço não dependem de modelos matemáticos exatos do ambiente, permitindo-lhes adaptar-se a problemas maiores e mais complexos.
A aprendizagem por reforço é particularmente adequada para problemas que exigem compensações entre recompensas de longo e curto prazo.
A aprendizagem por reforço tem uma ampla gama de aplicações, desde controle de robôs até armazenamento de energia, jogos como Go (AlphaGo) e sistemas de direção, e alcançou resultados notáveis. Isso ocorre porque a aprendizagem por reforço pode transformar experiências passadas em aprendizagem benéfica e pode aprender e tomar decisões sem conhecer o modelo ambiental.
O poder do aprendizado por reforço vem de dois elementos principais: aproveitar exemplos para otimizar o desempenho e usar aproximações de funções para lidar com uma ampla variedade de ambientes. Além disso, a aprendizagem por reforço também envolve aprendizagem política, que é o processo de aprendizagem ajustando o feedback ao comportamento. Através da interação contínua com o ambiente, o agente melhora continuamente a sua estratégia para atingir o objetivo de maximizar as recompensas.
O aprendizado por reforço pode transformar problemas em problemas de aprendizado de máquina, contando apenas com a interação com o ambiente para coletar informações.
Apesar das poderosas capacidades da aprendizagem por reforço, a realização de uma exploração eficiente continua a ser um dos seus problemas mais desafiadores. Escolher ações de forma puramente aleatória levará a um desempenho ruim, portanto, é necessário um mecanismo de exploração mais inteligente. Por exemplo, o método ε-greedy define um parâmetro que controla a separação entre exploração e utilização, para que o agente possa alcançar o equilíbrio necessário entre explorar novos comportamentos e utilizar o conhecimento existente.
Com o desenvolvimento de muitas teorias, como estimativa de função de valor e busca direta de políticas, a metodologia de aprendizagem por reforço tornou-se cada vez mais madura. Mesmo em ambientes incertos, os agentes ainda podem desenvolver estratégias de acção eficazes através da aprendizagem sistemática. No futuro, a aprendizagem por reforço poderá desempenhar um papel de apoio ainda mais crítico no desenvolvimento de sistemas verdadeiramente automatizados e inteligentes.
Para resumir, o aprendizado por reforço não é apenas um pilar importante do aprendizado de máquina, mas também é particularmente importante devido ao seu método de aprendizado único e amplo potencial de aplicação. À medida que a tecnologia continua a avançar, não podemos deixar de perguntar: como é que a aprendizagem por reforço mudará a forma como vivemos e trabalhamos no futuro?
