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Tag: Aprendizado Por Reforço

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Capítulo 72 – Inteligência Artificial Para Jogar Blackjack – Parte 2

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Vamos trabalhar na Parte 2 do nosso Projeto e construir o modelo Modelo Deep Q Network. Mas não faremos “apenas” isso. Vamos criar um Plot para visualizar as jogadas do Agente Baseado em IA ao jogar Blackjack. Clique na imagem abaixo para acessar o Jupyter Notebook com o código completo. O Jupyter Notebook está em …

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Capítulo 64 – Componentes do Aprendizado Por Reforço (Reinforcement Learning)

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O Aprendizado Por Reforço pode ser entendido através de seus componentes: agente, ambiente, estados, ações e recompensas, todos os quais explicaremos neste capítulo. Letras maiúsculas indicarão conjuntos de objetos e letras minúsculas indicarão um objeto específico. Por exemplo: A são todas as ações possíveis, enquanto a é uma ação específica contida no conjunto. Agente: um …

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Capítulos Recentes

  • Capítulo 35 – A Matemática do Problema de Dissipação do Gradiente em Deep Learning
  • Capítulo 34 – O Problema da Dissipação do Gradiente
  • Capítulo 33 – Por que as Redes Neurais Profundas São Difíceis de Treinar?
  • Capítulo 32 – Como Uma Rede Neural Artificial Encontra a Aproximação de Uma Função
  • Capítulo 31 – As Redes Neurais Artificiais Podem Computar Qualquer Função?
  • Capítulo 30 – Variações do Stochastic Gradient Descent – Hessian Optimization e Momentum
  • Capítulo 29 – Definindo o Tamanho do Mini-Batch
  • Capítulo 28 – Usando Early Stopping Para Definir o Número de Épocas de Treinamento
  • Capítulo 27 – A Taxa de Aprendizado de Uma Rede Neural
  • Capítulo 26 – Como Escolher os Hiperparâmetros de Uma Rede Neural

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