O aprendizado de máquina é um subcampo de inteligência artificial (IA) que fornece aos sistemas a capacidade de aprender e melhorar automaticamente...

O aprendizado de máquina é um subcampo de inteligência artificial (IA) que fornece aos sistemas a capacidade de aprender e melhorar automaticamente a partir da experiência sem ser explicitamente programado. Para o processo de aprendizagem (ajuste do modelo) precisamos ter disponível algumas observações ou dados (também conhecidos como amostras ou exemplos) para explorar potenciais padrões subjacentes, escondidos em nossos dados. Esses padrões aprendidos não são nada mais do que algumas funções ou limites de decisão. Dentre os três tipos de aprendizados de máquinas, temos o Aprendizado por Reforço, usado para identificar tarefas em que:

Paradigmas de Análise e Desenvolvimentos

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Anhambi Morumbi

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Maria das dores alves de vasconcelos

16/03/2024

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Ed

16.03.2024

O Aprendizado por Reforço é usado para identificar tarefas em que o agente deve tomar decisões sequenciais para maximizar uma recompensa cumulativa. Nesse tipo de aprendizado, o agente aprende a partir de tentativa e erro, recebendo feedback em forma de recompensa ou punição, e ajustando suas ações para maximizar a recompensa ao longo do tempo. É comumente utilizado em jogos, robótica e outras aplicações que envolvem tomada de decisão em ambientes dinâmicos.

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