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A introdução mais RÁPIDA ao Aprendizado por Reforço na internet

Gonkee

O aprendizado por reforço é um campo da aprendizagem de máquina que se preocupa com como um agente deve tomar ações de forma mais otimizada em um ambiente. Acredito que este campo de estudo será muito importante nas próximas décadas, então aqui estou tentando tornar o conhecimento mais acessível.

Patreon: https://www.patreon.com/Gonkee

Recursos:

Aprendizado por Reforço: Uma Introdução (livro didático) - http://incompleteideas.net/book/the-book-2nd.html

Site OpenAI Spinning Up - https://spinningup.openai.com/en/latest/index.html

Subreddit de RL - https://www.reddit.com/r/reinforcementlearning/

Artigos:

Aprendizado Profundo por Reforço Ainda Não Funciona - https://www.alexirpan.com/2018/02/14/rl-hard.html

Artigo sobre experimentos com macacos (diferença temporal & dopamina) - https://doi.org/10.1126/science.275.5306.1593

Artigo de 2008 sobre ator-crítico e o estriado - https://doi.org/10.3389/neuro.01.014.2008

Algoritmos/artigos interessantes:

MuZero - https://deepmind.google/discover/blog/muzero-mastering-go-chess-shogi-and-atari-without-rules/

DreamerV3 - https://danijar.com/project/dreamerv3/

Robô bola-em-um-copo - https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5152577

Aprendizado Q Inverso - https://div99.github.io/IQ-Learn/

00:00 - Introdução

04:27 - Processos de Decisão de Markov

16:37 - Exemplo de Grade + Monte Carlo

36:22 - Diferença Temporal

50:54 - Redes Q Profundas

58:45 - Gradientes de Política

1:12:06 - Neurociência

1:20:24 - Limitações & Direções Futuras

1:31:57 - Conclusão

A introdução mais RÁPIDA ao Aprendizado por Reforço na internet | Knoovi