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Bem-vindo de volta a esta série sobre aprendizado por reforço! Neste vídeo, vamos construir sobre a forma como pensamos sobre as recompensas cumulativas que um agente recebe em um processo de decisão de Markov e introduzir o importante conceito de retorno.
Veremos que o retorno é exatamente o que impulsiona o agente a tomar as decisões que toma. Também vamos introduzir a ideia de episódios e falar sobre tarefas episódicas vs. tarefas contínuas.
Fontes:
Aprendizado por Reforço: Uma Introdução, Segunda Edição de Richard S. Sutton e Andrew G. Bartow
Jogando Atari com Aprendizado Profundo por Reforço da Deep Mind Technologies
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06:18 Inteligência Coletiva e a MENTE COLETIVA DE DEEPLIZARD
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