No campo da inteligência artificial (IA) moderna, o aprendizado por reforço (RL) é um dos tópicos de pesquisa mais interessantes. Os desenvolvedores de IA e aprendizado de máquina (ML) também estão se concentrando nas práticas de RL para improvisar aplicativos ou ferramentas inteligentes que desenvolvem.
O aprendizado de máquina é o princípio por trás de todos os produtos de IA. Os desenvolvedores humanos usam várias metodologias de ML para treinar seus aplicativos inteligentes, jogos, etc. ML é um campo altamente diversificado, e diferentes equipes de desenvolvimento vêm com novos métodos de treinamento de uma máquina.
Um desses métodos lucrativos de ML é o aprendizado por reforço profundo. Aqui, você pune comportamentos indesejados da máquina e recompensa as ações desejadas da máquina inteligente. Especialistas consideram que esse método de ML deve levar a IA a aprender com suas próprias experiências.
Continue lendo este guia definitivo sobre métodos de aprendizado por reforço para aplicativos e máquinas inteligentes se você estiver considerando uma carreira em inteligência artificial e aprendizado de máquina.
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O que é Aprendizado por Reforço em Aprendizado de Máquina?
RL é o ensino de modelos de aprendizado de máquina para programas de computador. Então, o aplicativo pode tomar uma sequência de decisões com base nos modelos de aprendizagem. O software aprende a atingir um objetivo em um ambiente potencialmente complexo e incerto. Nesse tipo de modelo de aprendizado de máquina, uma IA enfrenta um cenário semelhante a um jogo.
O aplicativo de IA utiliza tentativa e erro para inventar uma solução criativa para o problema em questão. Depois que o aplicativo de IA aprende os modelos de ML adequados, ele instrui a máquina que controla a realizar algumas tarefas que o programador deseja.
Com base na decisão correta e na conclusão da tarefa, a IA recebe uma recompensa. No entanto, se a IA fizer escolhas erradas, ela enfrentará penalidades, como perder pontos de recompensa. O objetivo final do aplicativo de IA é acumular o número máximo de pontos de recompensa para vencer o jogo.
O programador do aplicativo de IA define as regras do jogo ou a política de recompensas. O programador também fornece o problema que a IA precisa resolver. Ao contrário de outros modelos de ML, o programa de IA não recebe nenhuma dica do programador de software.
A IA precisa descobrir como resolver os desafios do jogo para ganhar o máximo de recompensas. O aplicativo pode usar tentativa e erro, tentativas aleatórias, habilidades de supercomputador e táticas sofisticadas de processo de pensamento para chegar a uma solução.
Você deve equipar o programa de IA com uma poderosa infraestrutura de computação e conectar seu sistema de pensamento com várias jogabilidades paralelas e históricas. Então, a IA pode demonstrar criatividade crítica e de alto nível que os humanos não podem imaginar.
Exemplos populares de aprendizado por reforço
#1. Derrotando o melhor jogador de Human Go
O AlphaGo AI da DeepMind Technologies, uma subsidiária do Google, é um dos principais exemplos de aprendizado de máquina baseado em RL. A IA joga um jogo de tabuleiro chinês chamado Go. É um jogo de 3.000 anos que se concentra em táticas e estratégias.
Os programadores utilizaram o método RL de ensino para AlphaGo. Ele jogou milhares de sessões de jogos Go com humanos e consigo mesmo. Então, em 2016, derrotou o melhor jogador de Go do mundo, Lee Se-dol, em uma partida individual.
#2. Robótica do mundo real
Os humanos usam a robótica há muito tempo em linhas de produção onde as tarefas são pré-planejadas e repetitivas. Mas, se você precisa fazer um robô de uso geral para o mundo real onde as ações não são pré-planejadas, então é um grande desafio.
Mas, a IA habilitada para aprendizado por reforço pode descobrir uma rota suave, navegável e curta entre dois locais.
#3. Veículos autônomos
Pesquisadores de veículos autônomos usam amplamente o método RL para ensinar seus AIs para:
- Caminho dinâmico
- Otimização de trajetória
- Planejamento de movimento como estacionamento e mudança de faixa
- Otimizando controladores, (unidade de controle eletrônico) ECUs, (microcontroladores) MCUs, etc.
- Aprendizagem baseada em cenários em rodovias
#4. Sistemas de refrigeração automatizados
As IAs baseadas em RL podem ajudar a minimizar o consumo de energia dos sistemas de refrigeração em prédios de escritórios gigantes, centros comerciais, shopping centers e, mais importante, data centers. A IA coleta dados de milhares de sensores de calor.
Ele também coleta dados sobre atividades humanas e de máquinas. A partir desses dados, a IA pode prever o potencial futuro de geração de calor e ligar e desligar adequadamente os sistemas de refrigeração para economizar energia.
Como configurar um modelo de aprendizado por reforço
Você pode configurar um modelo RL com base nos seguintes métodos:
#1. Baseado em políticas
Essa abordagem permite que o programador de IA encontre a política ideal para obter o máximo de recompensas. Aqui, o programador não usa a função valor. Depois de definir o método baseado em política, o agente de aprendizado por reforço tenta aplicar a política para que as ações que ele executa em cada etapa permitam que a IA maximize os pontos de recompensa.
Existem basicamente dois tipos de políticas:
#1. Determinista: A política pode produzir as mesmas ações em qualquer estado.
#2. Estocástico: As ações produzidas são determinadas pela probabilidade de ocorrência.
#2. Baseado em valor
A abordagem baseada em valor, ao contrário, ajuda o programador a encontrar a função de valor ótimo, que é o valor máximo sob uma política em qualquer estado. Uma vez aplicado, o agente RL espera o retorno de longo prazo em qualquer um ou vários estados sob a referida política.
#3. Baseado em modelo
Na abordagem RL baseada em modelo, o programador de IA cria um modelo virtual para o ambiente. Então, o agente RL se move pelo ambiente e aprende com ele.
Tipos de Aprendizagem por Reforço
#1. Aprendizagem por Reforço Positivo (PRL)
Aprendizagem positiva significa adicionar alguns elementos para aumentar a probabilidade de que o comportamento esperado aconteça novamente. Este método de aprendizagem influencia positivamente o comportamento do agente RL. A PRL também melhora a força de certos comportamentos da sua IA.
O tipo de reforço de aprendizagem PRL deve preparar a IA para se adaptar às mudanças por um longo tempo. Mas injetar muito aprendizado positivo pode levar a uma sobrecarga de estados que pode reduzir a eficiência da IA.
#2. Aprendizagem por Reforço Negativo (NRL)
Quando o algoritmo RL ajuda a IA a evitar ou interromper um comportamento negativo, ela aprende com ele e melhora suas ações futuras. É conhecido como aprendizado negativo. Ele apenas fornece à IA uma inteligência limitada apenas para atender a certos requisitos comportamentais.
Casos de uso da vida real de aprendizado por reforço
#1. Os desenvolvedores de soluções de comércio eletrônico criaram ferramentas personalizadas de sugestões de produtos ou serviços. Você pode conectar a API da ferramenta ao seu site de compras online. Em seguida, a IA aprenderá com usuários individuais e sugerirá produtos e serviços personalizados.
#2. Os videogames de mundo aberto vêm com possibilidades ilimitadas. No entanto, existe um programa de IA por trás do programa do jogo que aprende com a entrada dos jogadores e modifica o código do videogame para se adaptar a uma situação desconhecida.
#3. As plataformas de negociação e investimento de ações baseadas em IA usam o modelo RL para aprender com o movimento de ações e índices globais. Assim, eles formulam um modelo de probabilidade para sugerir ações para investimento ou negociação.
#4. Bibliotecas de vídeo online como YouTube, Metacafe, Dailymotion, etc., usam bots de IA treinados no modelo RL para sugerir vídeos personalizados para seus usuários.
Aprendizado por Reforço vs. Aprendizado Supervisionado
O aprendizado por reforço visa treinar o agente de IA para tomar decisões sequencialmente. Em poucas palavras, você pode considerar que a saída do AI depende do estado da entrada atual. Da mesma forma, a próxima entrada para o algoritmo RL dependerá da saída das entradas anteriores.
Uma máquina robótica baseada em IA jogando uma partida de xadrez contra um jogador de xadrez humano é um exemplo do modelo de aprendizado de máquina RL.
Ao contrário, no aprendizado supervisionado, o programador treina o agente de IA para tomar decisões com base nas entradas fornecidas no início ou em qualquer outra entrada inicial. As IAs autônomas de condução de carros que reconhecem objetos ambientais são um excelente exemplo de aprendizado supervisionado.
Aprendizado por Reforço vs. Aprendizado não supervisionado
Até agora, você entendeu que o método RL leva o agente de IA a aprender com as políticas do modelo de aprendizado de máquina. Principalmente, a IA fará apenas as etapas pelas quais obtém o máximo de pontos de recompensa. A RL ajuda uma IA a improvisar por meio de tentativa e erro.
Por outro lado, no aprendizado não supervisionado, o programador de IA apresenta o software de IA com dados não rotulados. Além disso, o instrutor de ML não informa nada à IA sobre a estrutura de dados ou o que procurar nos dados. O algoritmo aprende várias decisões catalogando suas próprias observações nos conjuntos de dados desconhecidos.
Cursos de Aprendizagem por Reforço
Agora que você aprendeu o básico, aqui estão alguns cursos online para aprender o aprendizado de reforço avançado. Você também recebe um certificado que pode exibir no LinkedIn ou em outras plataformas sociais:
Especialização em Aprendizado por Reforço: Coursera
Você está procurando dominar os principais conceitos de aprendizado por reforço com contexto de ML? Você pode tentar isso Curso Coursera RL que está disponível on-line e vem com a opção de aprendizado e certificação no ritmo individual. O curso será adequado para você se você trouxer o seguinte como habilidades de fundo:
- Conhecimento em programação em Python
- Conceitos básicos de estatística
- Você pode converter pseudocódigos e algoritmos em códigos Python
- Experiência em desenvolvimento de software de dois a três anos
- Alunos de graduação do segundo ano na disciplina de ciência da computação também são elegíveis
O curso tem uma classificação de 4,8 estrelas, e mais de 36 mil alunos já se matricularam no curso em diferentes cursos de tempo. Além disso, o curso vem com auxílio financeiro desde que o candidato atenda a determinados critérios de elegibilidade do Coursera.
Finalmente, o Alberta Machine Intelligence Institute da Universidade de Alberta está oferecendo este curso (sem crédito concedido). Estimados professores no campo da ciência da computação funcionarão como instrutores do seu curso. Você receberá um certificado Coursera após a conclusão do curso.
Aprendizado por reforço de IA em Python: Udemy
Se você está no mercado financeiro ou marketing digital e deseja desenvolver pacotes de software inteligentes para as referidas áreas, você deve conferir este Curso Udemy em RL. Além dos princípios básicos da RL, o conteúdo do treinamento também o orientará sobre como desenvolver soluções de RL para publicidade online e negociação de ações.
Alguns tópicos notáveis que o curso cobre são:
- Uma visão geral de alto nível da RL
- Programaçao dinamica
- Monet Carlos
- Métodos de Aproximação
- Projeto de negociação de ações com RL
Mais de 42 mil alunos participaram do curso até agora. O recurso de aprendizado on-line atualmente possui uma classificação de 4,6 estrelas, o que é bastante impressionante. Além disso, o curso visa atender a uma comunidade estudantil global, uma vez que o conteúdo de aprendizagem está disponível em francês, inglês, espanhol, alemão, italiano e português.
Aprendizado por reforço profundo em Python: Udemy
Se você tem curiosidade e conhecimento básico de deep learning e inteligência artificial, pode experimentar este avançado Curso de RL em Python da Udemy. Com uma classificação de 4,6 estrelas dos alunos, é mais um curso popular para aprender RL no contexto de IA/ML.
O curso tem 12 seções e abrange os seguintes tópicos vitais:
- OpenAI Gym e técnicas básicas de RL
- TD Lambda
- A3C
- Theano Basics
- Fundamentos do Tensorflow
- Codificação Python para iniciantes
Todo o curso exigirá um investimento comprometido de 10 horas e 40 minutos. Além de textos, também vem com 79 sessões de palestras especializadas.
Especialista em Deep Reinforcement Learning: Udacity
Quer aprender machine learning avançado com líderes mundiais em IA/ML, como Nvidia Deep Learning Institute e Unity? Udacity permite que você realize seu sonho. Veja isso Aprendizado por Reforço Profundo curso para se tornar um especialista em ML.
No entanto, você precisa ter experiência em Python avançado, estatística intermediária, teoria da probabilidade, TensorFlow, PyTorch e Keras.
Levará um aprendizado diligente de até 4 meses para concluir o curso. Ao longo do curso, você aprenderá algoritmos vitais de RL, como Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG), Deep Q-Networks (DQN), etc.
Palavras finais
O aprendizado por reforço é o próximo passo no desenvolvimento de IA. Agências de desenvolvimento de IA e empresas de TI estão investindo neste setor para criar metodologias de treinamento de IA confiáveis e confiáveis.
Embora a RL tenha avançado muito, há mais escopos de desenvolvimento. Por exemplo, agentes RL separados não compartilham conhecimento entre eles. Portanto, se você estiver treinando um aplicativo para dirigir um carro, o processo de aprendizado ficará lento. Porque os agentes de RL, como detecção de objetos, referências de estradas, etc., não compartilharão dados.
Há oportunidades para investir sua criatividade e experiência em ML nesses desafios. A inscrição em cursos on-line ajudará você a aprofundar seus conhecimentos sobre métodos avançados de RL e suas aplicações em projetos do mundo real.
Outro aprendizado relacionado para você são as diferenças entre IA, Machine Learning e Deep Learning.