Reinforcement Learning (Aprendizado por Reforço) é uma abordagem de aprendizado de máquina na qual um agente aprende a tomar decisões interagindo com um ambiente, recebendo recompensas ou punições de acordo com as ações realizadas.

Diferente do aprendizado supervisionado, onde o modelo aprende a partir de exemplos rotulados, ou do aprendizado não supervisionado, que busca padrões em dados sem rótulos, o aprendizado por reforço é baseado na tentativa e erro.

O objetivo do agente é desenvolver uma política, um conjunto de regras ou estratégias, que maximize a recompensa acumulada ao longo do tempo. Para isso, ele precisa equilibrar a exploração de novas ações, que podem trazer recompensas maiores, com a exploração de ações já conhecidas e bem-sucedidas.

Essa técnica é amplamente utilizada em áreas como robótica, jogos, controle de processos, sistemas de recomendação adaptativos, finanças e agentes autônomos, pois permite que modelos aprendam comportamentos complexos de forma autônoma.

Abaixo descrevemos um exemplo bem didático para ajudar a compreender melhor o conceito.

Imagine um ratinho em um labirinto. Ele está tentando encontrar um pedaço de queijo escondido em algum lugar do mapa. No começo, o ratinho não sabe onde o queijo está, nem qual o melhor caminho para encontrá-lo. Ele começa se movimentando de forma aleatória: anda para frente, volta, vira para os lados e com isso vai ganhando experiências. Cada vez que ele bate em uma parede, recebe uma pequena punição. Quando anda para uma área vazia, não acontece nada. Mas, quando encontra o queijo, recebe uma recompensa positiva. O objetivo do ratinho é aprender, com o tempo, qual sequência de ações leva mais rápido ao queijo e sem bater nas paredes.

Nesse processo, o ratinho é o agente, o labirinto é o ambiente e sua posição atual é chamada de estado. As direções para as quais ele pode se mover (esquerda, direita, cima, baixo) são as ações. Cada resultado de uma ação, como bater em uma parede ou encontrar o queijo, gera uma recompensa, que pode ser positiva ou negativa. Com base nessas recompensas, o agente começa a entender quais decisões são boas ou ruins, ajustando seu comportamento para maximizar os pontos positivos ao longo do tempo.

A estratégia que o ratinho aprende, ou seja, o plano de ação que diz qual movimento fazer em cada situação, é chamada de política.

Reinforcement Learning (RL) é justamente o processo de aprender essa política ideal, através de tentativa, erro e aprendizado com base nas recompensas acumuladas. Com o tempo, o ratinho passa de alguém perdido no labirinto para um expert que chega rapidamente ao queijo, evitando erros do passado. Isso é exatamente o que acontece em aplicações práticas de RL como jogos, robótica ou sistemas de recomendação: o agente aprende a tomar boas decisões com base em sua interação com o ambiente.

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Equipe DSA