Navegue por todo o conteúdo marcado com Algorithms
O Aprendizado por Reforço (RL) é um subconjunto do aprendizado de máquina focado em treinar agentes para tomar sequências de decisões em um ambiente, aprendendo comportamentos ótimos através de feedback na forma de recompensas ou penalidades. Explore conceitos-chave, algoritmos, aplicações e desafios do RL.
O Aprendizado por Reforço (RL) é um método de treinamento de modelos de aprendizado de máquina em que um agente aprende a tomar decisões executando ações e recebendo feedback. Esse feedback, na forma de recompensas ou penalidades, orienta o agente a melhorar seu desempenho ao longo do tempo. O RL é amplamente utilizado em jogos, robótica, finanças, saúde e veículos autônomos.
Uma Árvore de Decisão é um algoritmo de aprendizado supervisionado usado para tomar decisões ou fazer previsões com base em dados de entrada. É visualizada como uma estrutura em forma de árvore, onde os nós internos representam testes, os galhos representam resultados e os nós folha representam rótulos de classe ou valores.
Boosting é uma técnica de aprendizado de máquina que combina as previsões de vários aprendizes fracos para criar um aprendiz forte, melhorando a precisão e lidando com dados complexos. Aprenda sobre os principais algoritmos, benefícios, desafios e aplicações no mundo real.
A Descida do Gradiente é um algoritmo fundamental de otimização amplamente utilizado em aprendizado de máquina e aprendizado profundo para minimizar funções de custo ou perda, ajustando iterativamente os parâmetros do modelo. É crucial para otimizar modelos como redes neurais e é implementado em formas como Descida do Gradiente em Lote, Estocástica e Mini-Lote.
Q-learning é um conceito fundamental em inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina, especialmente dentro do aprendizado por reforço. Ele permite que agentes aprendam ações ótimas por meio da interação e feedback via recompensas ou penalidades, melhorando a tomada de decisão ao longo do tempo.
