Nesta parte da série, focamos em uma das principais estratégias do Aprendizado por Reforço—Exploração Aleatória—no contexto do problema do Multi-Armed Bandit. Demonstro como um agente de aprendizado por reforço pode explorar diferentes opções (ou braços) aleatoriamente, coletando recompensas e aprendendo com cada interação.
Implementamos um algoritmo de exploração aleatória em Python, simulando múltiplas iterações onde cada braço é selecionado aleatoriamente. A recompensa é então calculada com base nas probabilidades do ambiente, e calculamos a recompensa média para cada braço com base no número de visitas. Essa abordagem simples, mas eficaz, estabelece a base para estratégias de RL mais sofisticadas em episódios futuros.
Se você está procurando entender como a aleatoriedade desempenha um papel no aprendizado por reforço e quer vê-la em ação, este vídeo é para você!