Esta aula introduz o Aprendizado por Reforço (RL), o ramo do aprendizado de máquina onde um agente aprende a tomar decisões sequenciais interagindo com um ambiente. Começamos com o núcleo do ciclo agente-ambiente—estados, ações, recompensas e observações—e formalizamos isso como um Processo de Decisão de Markov, introduzindo o retorno, o fator de desconto e as funções de valor e valor de ação (Q) que quantificam quão bons são os estados e ações. O vídeo explica a tensão fundamental entre exploração e exploração, e como os algoritmos aprendem políticas ótimas através da experiência. Construímos a partir do Q-learning tabular e da atualização de Bellman em direção às Redes Neurais Q Profundas (DQN), cobrindo ideias de engenharia chave, como replay de experiência e redes-alvo que estabilizam o aprendizado, juntamente com a exploração epsilon-gulosa. Em seguida, contrastamos métodos baseados em valor com abordagens de gradiente de política e ator-crítico para controle contínuo e estocástico. Ao longo do caminho, fundamentamos esses conceitos em demonstrações marcantes—manipulação robótica com o Dactyl da OpenAI, dominando jogos da Atari com o Agent57, jogo sobre-humano em Go com o AlphaGo, e previsão de estrutura de proteínas com o AlphaFold—enquanto enfatizamos a exploração segura e o design de recompensas. Finalmente, conectamos o RL à logística de saúde global do mundo real, incluindo otimização da cadeia de suprimentos, alocação de recursos e tomada de decisões sob incerteza em ambientes com recursos limitados.
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