O Aprendizado por Reforço Profundo é uma forma avançada de aprendizado de máquina que combina os melhores aspectos do aprendizado profundo e do aprendizado por reforço. Neste método, os algoritmos são projetados para aprender por meio de um processo de tentativa e erro, otimizando as ações que levam aos melhores resultados ou recompensas. O aprendizado por reforço profundo é frequentemente realizado com duas técnicas diferentes: aprendizado baseado em valor e aprendizado baseado em políticas.
Aprendizado Baseado em Valor
O aprendizado baseado em valor é uma técnica que utiliza algoritmos e arquiteturas como redes neurais convolucionais e Redes Deep-Q. Nesse método, as imagens do ambiente são convertidas em escala de cinza e passam por várias convoluções e operações de agrupamento para extrair as partes mais relevantes. Essas partes importantes da imagem são usadas para calcular o valor Q para as diferentes ações que o agente pode realizar. Os valores Q são usados para determinar o melhor curso de ação para o agente. A retropropagação é então realizada para determinar os valores Q mais precisos.
Aprendizado Baseado em Políticas
O aprendizado baseado em políticas é utilizado quando o número de ações possíveis que o agente pode executar é extremamente alto. Nesses casos, calcular os valores Q para todas as ações individuais se torna impraticável. Em vez disso, as abordagens baseadas em políticas operam sem calcular valores de função para ações individuais. Elas aprendem a política diretamente, geralmente por meio de técnicas chamadas gradientes de política. Essas abordagens recebem um estado e calculam probabilidades de ações com base nas experiências anteriores do agente. A ação mais provável é então selecionada. Os parâmetros da rede são atualizados com backpropagation.
Q-Learning Profundo
O Q-Learning Profundo é uma parte importante do processo de Aprendizado por Reforço Profundo. Nesse método, os valores-Q são calculados com uma série de recompensas. Existe uma recompensa imediata, calculada no estado atual e dependendo da ação atual. O valor Q para o estado subsequente também é calculado, junto com o valor Q para o estado seguinte, e assim por diante até que todos os valores Q para os diferentes estados tenham sido calculados. Os parâmetros da rede são atualizados à medida que o modelo aprende, permitindo que o agente faça suposições razoáveis sobre as melhores ações a serem tomadas.
Redes Q Profundas
Um dos desafios do Q-Learning é a quantidade de memória necessária para armazenar dados, que aumenta rapidamente à medida que o número de estados aumenta. Para resolver esse problema, são utilizadas Redes Q Profundas, que combinam modelos de rede neural com valores Q. Com o Q-Learning Profundo, as funções de valor Q são estimadas com redes neurais. A rede neural recebe o estado como entrada e emite o valor Q para todas as diferentes ações possíveis que o agente pode executar. As experiências anteriores são armazenadas na memória e os parâmetros da rede são atualizados para obter os valores Q mais precisos.
Aprendizado por Reforço Profundo vs. Aprendizado Profundo
Uma diferença importante entre o Aprendizado por Reforço Profundo e o Aprendizado Profundo regular é que, no caso do primeiro, as entradas estão em constante mudança. Isso significa que o modelo de aprendizagem deve levar em conta as entradas e saídas que estão em constante mudança. Para lidar com isso, duas redes neurais podem ser usadas: uma rede estima os valores de destino, enquanto a outra rede é responsável pelas previsões. Os parâmetros da rede de destino são atualizados à medida que o modelo aprende, permitindo que o número de melhores parâmetros possíveis diminua rapidamente à medida que o modelo converge.
Aprendizado Baseado em Políticas
As abordagens de aprendizado baseado em políticas operam de maneira diferente das abordagens baseadas em valor Q. Enquanto as abordagens de valor Q criam uma função de valor que prevê recompensas para estados e ações, os métodos baseados em políticas determinam uma política que mapeia estados para ações. Em outras palavras, a função de política que seleciona as ações é otimizada diretamente, sem considerar a função de valor.
Gradientes de Política
As abordagens de gradiente de política são usadas para otimizar a função de desempenho de um modelo, a fim de maximizar uma função de pontuação. Existem diferentes funções de pontuação de política que são comumente usadas, como valores iniciais para ambientes episódicos, valor médio para ambientes contínuos e recompensa média por intervalo de tempo. A subida do gradiente é uma técnica utilizada para encontrar os valores de parâmetro que maximizam a função de pontuação. Essa técnica é semelhante à descida do gradiente, mas visa maximizar a pontuação em vez de minimizá-la.
Resumo do Aprendizado por Reforço Profundo
Em resumo, o Aprendizado por Reforço Profundo combina aspectos do aprendizado por reforço e das redes neurais profundas. Ele utiliza técnicas como Q-Learning Profundo e gradientes de política para otimizar as ações do agente em um ambiente de aprendizado. Essas abordagens são poderosas e flexíveis, permitindo que os modelos aprendam de forma dinâmica e se adaptem a diferentes situações. O Aprendizado por Reforço Profundo tem aplicações em uma ampla variedade de áreas, desde jogos até robótica e automação.