Reinforcement learning (RL) é um campo da inteligência artificial (IA) que se concentra na aprendizagem de agentes através de interação com o ambiente. Em vez de aprender a partir de dados explicitamente rotulados, como em um sistema de aprendizado supervisionado, o RL busca maximizar a recompensa ao agir em um ambiente.
Imagine um agente que precisa aprender a jogar um jogo de videogame. O agente recebe recompensas por cada movimento correto e penalidades por movimentos incorretos. Através da interação com o ambiente, o agente aprende a tomar decisões que maximizam suas recompensas.
O RL tem aplicações em diversas áreas, como:
O RL ainda enfrenta desafios como:
O Reinforcement Learning é uma área promissora da IA que tem potencial para revolucionar a maneira como interagimos com o mundo. Sua aplicabilidade em diversas áreas, desde robótica até automação industrial, torna-o uma tecnologia de grande impacto.
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