O que é aprendizado por reforço?

O aprendizado por reforço é uma forma de machine learning (ML) que permite que os modelos de IA refinem seu processo de tomada de decisão com base em feedback positivo, neutro e negativo que os ajuda a decidir se devem repetir uma ação em circunstâncias semelhantes. O aprendizado por reforço ocorre em um ambiente exploratório à medida que os desenvolvedores buscam um objetivo definido, tornando-o diferente do aprendizado supervisionado e não supervisionado.

No aprendizado por reforço, o algoritmo funciona com um conjunto de dados não rotulado com foco em um resultado específico. Cada passo dado pelo algoritmo para explorar o conjunto de dados cria feedback, positivo, negativo ou neutro. Esse feedback é a parte de "reforço" do processo de aprendizagem – à medida que se acumula, ele oferece suporte à decisão de seguir por um caminho positivo ou evitar um caminho negativo. Em resumo, o modelo pode determinar a melhor estratégia para alcançar um resultado. Como o algoritmo considera o objetivo principal da imagem maior, esse caminho pode incluir um processo de gratificação atrasada, acumulando consequências negativas menores para alcançar o resultado desejado.

Se isso soa familiar, é porque o aprendizado por reforço imita o processo de aprendizagem natural. Elogios e recompensas, juntamente com consequências negativas, informam os limites das mentes em desenvolvimento, reforçando as diretrizes para interagir com o mundo e alcançar o êxito, seja um animal caçando comida ou uma criança aprendendo a reconhecer símbolos. Como o aprendizado por reforço funciona como o aprendizado do mundo real, ele é útil para cenários complexos e abertos em que a estratégia de longo prazo pode ser mais importante do que um resultado imediato.

Em ambientes cheios de regras, limitações e contextos conectados ou dinâmicos, o reforço da aprendizagem traz nuances para modelar a tomada de decisões, promovendo uma compreensão das consequências das ações. Em um nível técnico, o aprendizado por reforço oferece muito mais flexibilidade do que o aprendizado supervisionado, porque não depende de conjuntos de dados rotulados. Em vez disso, os modelos aprendem através da experimentação, criando uma adaptabilidade que leva a uma gama mais ampla de soluções em todo um espectro de sucesso. Os modelos podem se adaptar às circunstâncias.

O que é aprendizado por reforço?

O aprendizado por reforço é onde os modelos refinam seu processo de tomada de decisão com base no reforço positivo, neutro e negativo. É uma opção eficaz para treinar modelos de machine learning em diversas circunstâncias. O aprendizado por reforço é particularmente adequado quando o objetivo é entender as estratégias por trás dos resultados bem-sucedidos, em vez de produzir árvores de decisão mais diretas.

Por exemplo, se um modelo de IA concluir com sucesso um nível em um jogo, ele poderá ganhar pontos de bônus ou subir de nível. O reforço neutro, por outro lado, refere-se a situações em que não são fornecidas recompensas ou penalidades e normalmente é usado quando as ações do modelo não têm um impacto significativo na meta ou no objetivo geral. O reforço negativo envolve penalidades quando o modelo executa ações indesejáveis ou falha em alcançar o resultado desejado. Por exemplo, se a IA fizer um movimento não permitido ou malsucedido em um jogo, ela poderá ser penalizada com uma dedução de pontos ou sendo rebaixada em um nível.

Os casos de uso ideais para o aprendizado por reforço incluem

• Jogos: os primeiros adversários de xadrez de computador foram criados com base em uma série de regras “se, então”. Com o aprendizado por reforço, o modelo recebe uma ingestão mais ampla e orgânica de situações, escolhas e resultados, criando um processo de tomada de decisão complexo que resulta em um oponente de CPU mais sofisticado.
• IA generativa: o aprendizado por reforço pode fazer parte da base de ML para um modelo de IA generativa. Independentemente de o modelo gerar imagens, texto ou áudio, o aprendizado por reforço permite uma abordagem de tentativa e erro para determinar e refinar a precisão dos prompts e das saídas.
• Marketing: cada engajamento de marketing é uma chance de reforçar o aprendizado. O fato de os clientes terem aberto, clicado e permanecido nas páginas — ou não — oferece reforço positivo ou negativo, que realimenta o modelo para criar um perfil de cliente mais preciso.
• Mecanismos de recomendação: um modelo de recomendação recebe reforço positivo por meio do engajamento recebido para cada sugestão. Isso leva a padrões que geram um modelo mais preciso para perfis de clientes.
• Carros autônomos: ao aprender em ambientes controlados e simulados, os modelos de carros autônomos podem obter uma compreensão mais profunda de circunstâncias situacionais complexas. Como dirigir gera muitas decisões no momento com fatores como proximidade, velocidade, clima e perigos, o aprendizado por reforço permite uma série de respostas para refinar a tomada de decisões nos modelos.

Em todos esses casos, os estágios iniciais de treinamento são semelhantes a uma criança que está começando a entender o mundo. No momento em que o modelo chega ao estágio de produção, ele pode ser considerado um "adulto", capaz de tomar decisões geralmente precisas, enquanto aprende continuamente a refinar esse nível de precisão - e com as circunstâncias e recursos certos, até mesmo atingir o domínio do tópico, seja jogando um jogo como xadrez ou fornecendo recomendações que sempre serão do interesse do cliente .

Perguntas frequentes sobre aprendizado por reforço

O aprendizado por reforço é ML ou IA?

O aprendizado por reforço é uma técnica de aprendizado de máquina que pode ser usada para treinar sistemas para tomar decisões com base no recebimento de feedback positivo, neutro e negativo. Um modelo de ML usando aprendizado por reforço pode fazer parte de um maior modelo de inteligência artificial projetado para simular reações humanas a uma circunstância ou situação específica.

Quais são os três principais tipos de aprendizado por reforço?

Os três principais tipos de aprendizado por reforço são

• Baseado em modelo: um ambiente é criado para que o modelo explore livremente, pois determina seus parâmetros para criar o melhor caminho para o sucesso.
• Baseado em política: as ligações entre estratégias potenciais (políticas), ações (valores) e resultados são examinadas antes que o modelo determine qual política atinge o mais alto nível de sucesso.
• Baseado em valor: o ambiente atual em relação a ações específicas (valores) é examinado antes que o modelo determine qual valor atinge o nível mais alto de sucesso.

Qual é a diferença entre aprendizado supervisionado e aprendizado por reforço?

O aprendizado supervisionado usa conjuntos de dados rotulados para treinar modelos para que eles possam alcançar com precisão os resultados esperados. O aprendizado por reforço usa uma abordagem mais exploratória, fornecendo um ambiente aberto para o modelo explorar diferentes estratégias e escolhas até que o resultado desejado seja alcançado.