Este livro est??? estruturado em cinco unidades, oferecendo uma experi???ncia de aprendizagem hol???stica. A viagem come???a com uma introdu??????o aos algoritmos bandit, explorando conceitos fundamentais como os algoritmos Upper Confidence Bound (UCB) e Probably Approximately Correct (PAC). A unidade seguinte introduz a estrutura completa da Aprendizagem por Refor???o (RL), indo al???m dos algoritmos bandit para considerar as interac??????es agente-ambiente ao longo de v???rios passos de tempo. Os processos de decis???o de ...
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Este livro est??? estruturado em cinco unidades, oferecendo uma experi???ncia de aprendizagem hol???stica. A viagem come???a com uma introdu??????o aos algoritmos bandit, explorando conceitos fundamentais como os algoritmos Upper Confidence Bound (UCB) e Probably Approximately Correct (PAC). A unidade seguinte introduz a estrutura completa da Aprendizagem por Refor???o (RL), indo al???m dos algoritmos bandit para considerar as interac??????es agente-ambiente ao longo de v???rios passos de tempo. Os processos de decis???o de Markov (MDP) s???o introduzidos como um quadro fundamental para modelar tarefas de tomada de decis???o sequenciais. A quarta unidade abrange m???todos de programa??????o din???mica, m???todos de diferen???a temporal (TD) e a equa??????o de optimalidade de Bellman em RL. Estes conceitos permitem aos agentes planear, aprender e otimizar eficazmente as suas ac??????es. A unidade final explora t???cnicas avan???adas de RL, como tra???os de elegibilidade, aproxima??????o de fun??????es, m???todos de m???nimos quadrados, Q-learning ajustado, Deep Q-Network (DQN) e algoritmos de gradiente de pol???tica.
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