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Atividade
| 114341 - Introdução ao Aprendizado de Máquina por Reforço |
| Data da turma: | 13/10/2023
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| Descrição: | Resumo:
O Aprendizado por Reforço (AR) é um paradigma de Aprendizado de Máquina (AM) que visa capacitar os agentes computacionais inteligentes a tomar decisões por meio da experiência de interação com o ambiente e um feedback avaliativo. Ao contrário do paradigma de AM supervisionado, cujos métodos dependem de um grande volume de dados rotulados, o AR permite que um agente aprenda a tomar decisões em um ambiente dinâmico por meio de tentativa e erro. Essas características distintas tornam o AR um paradigma adequado para o desenvolvimento de uma ampla variedade de aplicações, incluindo: robótica, jogos, finanças, saúde e logística. Neste curso, veremos uma revisão abrangente do AR, quando serão apresentados os conceitos e terminologias básicos do AR e discutidas suas vantagens sobre os métodos de aprendizagem supervisionados. Ao final do curso, será apresentado o Q-Leaning, um dos mais importantes e largamente utilizados algoritmos de AR. Referências: Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement learning: An introduction. MIT press. Watkins, C. J., & Dayan, P. (1992). Q-learning. Machine learning, 8, 279-292. |
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| Carga Horária: |
3 horas |
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| Tipo: | Optativa | ||||
| Vagas oferecidas: | 300 | ||||
| Ministrantes: |
Tatiane Nogueira Rios |
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