#37 - Aprendizado por Reforço. Entendendo Reinforcement Learning.

Notas do episódio

Fala galera, nesse episódio eu explico o que é Aprendizado por Reforço, o famoso Reinforcement Learning. No episódio eu começo falando sobre algumas aplicações de RL que temos atualmente e depois explico os conceitos básicos, como agente, ambiente, recompensas, estados e transições. Depois, eu falo bem alto nível sobre as ideias por trás dos principais algoritmos, como Q-Learning, Deep Q-Learning, Actor Critic, PPO, DDPG... No final eu falo sobre as técnicas avançadas de Reinforcement Learning, como aprendizado por currículo, aprendizado por hierarquia, aprendizado por imitação, meta aprendizado e aprendizado de múltiplos agentes. Instagram: https://www.instagram.com/podcast.lifewithai/ Linkedin: https://www.linkedin.com/company/life-with-ai Códigos no github: https://github.com/filipelauar/projects/tree/main/Reinforcement%20Learning