Arquivos Deep Reinforcement Learning

Capítulo 66 – Algoritmo de Agente Baseado em IA com Reinforcement Learning – Parte 1

O Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning) é uma abordagem computacional para entender e automatizar aprendizado direcionado e tomada de decisão. Distingue-se de outras abordagens por sua ênfase na aprendizagem de um agente a partir da interação direta com seu ambiente, sem exigir supervisão ou modelos completos do ambiente. Em nossa opinião, a Aprendizado por Reforço …

Capítulo 63 – Aplicações da Aprendizagem Por Reforço no Mundo Real

Enquanto as Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e as Redes Neurais Recorrentes (RNNs) estão se tornando cada vez mais importantes para as empresas devido às suas aplicações em Visão Computacional e Processamento de Linguagem Natural, o Aprendizado por Reforço como uma estrutura para a neurociência computacional de um modelo para o processo de tomada de decisão …