Métodos de Aprendizagem Baseados em Amostras para Aprendizagens por Reforço

Construir sistemas inteligentes muitas vezes requer aprender com a experiência quando um modelo perfeito do mundo não está disponível.Este curso apresenta os algoritmos principais que permitem que os agentes melhorem sua tomada de decisão por meio de interação direta e feedback. Você passará da compreensão de loops básicos de agente-ambiente para a implementação de estratégias sofisticadas que resolvem tarefas complexas sem conhecimento prévio da dinâmica ambiental.No final deste curso, você poderá projetar sistemas que aprendem com seus próprios sucessos e falhas. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de estados, ações e recompensas em sistemas de aprendizagem. - Implementar métodos Monte Carlo para avaliar e melhorar as políticas com base na experiência. - Aprendizagem de diferença temporal mestre, incluindo a mecânica de Q-learning e SARSA. - Aplique estratégias de exploração-exploração para equilibrar a descoberta de novos caminhos com a maximização de recompensas. - Pratique a estimativa da função de valor para prever resultados de longo prazo em configurações dinâmicas. - Explore os conceitos básicos de aproximação de funções modernas para ajudar a aprender métodos de escala para problemas maiores. Este curso começa com a terminologia essencial e os fundamentos matemáticos do aprendizado por reforço antes de progredir para aplicações algorítmicas práticas através de explicações escritas e exemplos de código.É projetado para iniciantes que desejam uma base conceitual e prática sólida em como as máquinas aprendem com a experiência. Comece sua jornada para a aprendizagem autônoma e comece a criar agentes que se adaptam ao mundo ao seu redor.