A aprendizagem de máquinas funciona como base para várias tecnologias de ponta e diferentes subtipos. Por exemplo, a aprendizagem profunda e a aprendizagem de reforço são tipos comuns de aprendizagem de máquinas que ajudam a automatizar o processo de aprendizagem da máquina. Neste artigo, irá aprender sobre reforço e como esta tecnologia está a ajudar:

O que é a Aprendizagem de Reforço?

Em palavras simples, podemos dizer que a aprendizagem de reforço é uma das técnicas de aprendizagem da máquina. Pode formar um agente de inteligência artificial, permitindo-lhes realizar acções repetitivas e recompensando-as. O agente na experiência da aprendizagem de reforço tomará várias acções. Nas acções correctas, o agente receberá recompensas. No entanto, com acções erradas, eles receberão punição. Isto aumentará a capacidade de aprendizagem do agente pela realização das acções.

Se olharmos para a definição psicológica detalhada do RL, podemos compreender ainda mais. O termo reforço refere-se a algo que aumenta as hipóteses de progresso em qualquer tarefa ou acção. Reforço da aprendizagem, de acordo com este conceito, significa que qualquer coisa que ajude a melhorar o comportamento.

Por exemplo, se pensarmos no reforço em humanos, temos várias recompensas, tais como aumento, bónus, elogios, um presente, ou qualquer actividade divertida que aumente o desempenho. Da mesma forma, quando o seu cão se está a comportar correctamente, pode dar-lhes um presente. Esta resposta é um reforço positivo. No entanto, quando gritar com o seu gato pelo seu comportamento saltitante, isso é comportamento negativo. Isso ajuda a remover o comportamento do seu animal de estimação.

Como é que o reforço da aprendizagem é diferente da máquina e da aprendizagem profunda?

Esta pode ser uma pergunta complicada uma vez que não existe uma razão clara para dividir reforço, aprendizagem profunda, e aprendizagem mecânica. Estes são exactamente como todos os cantos de um triângulo. A aprendizagem mecânica é a categoria superior, e os subtipos são aprendizagem profunda e aprendizagem de reforço.

A função da RL é a mesma que a aprendizagem profunda e a aprendizagem mecânica. No entanto, a aplicação é especializada e tem um método particular para resolver problemas complexos. Muitas pessoas irão considerar que o conceito de todas as ideias é diferente, mas não podemos dividir estas tecnologias.
Em muitos projectos, também é possível fundir as tecnologias para realizar a tarefa produtiva e eficazmente e produzir resultados rápidos e altamente positivos.

  • Aprendizagem por máquinas

A aprendizagem mecânica é uma forma de inteligência artificial. Tem a capacidade de melhorar o desempenho progressivo de uma tarefa com a ajuda de um conjunto de dados sem programação. A aprendizagem de máquina divide-se em dois tipos. A aprendizagem supervisionada de máquinas é o primeiro tipo, enquanto que a aprendizagem sem supervisão de máquinas é o segundo.

  • Aprendizagem profunda

A aprendizagem profunda inclui uma camada oculta adicional nas redes neurais. Estas camadas ocultas podem lidar com tarefas complicadas. O modelo de aprendizagem profunda é semelhante à funcionalidade do cérebro humano na resolução de problemas. Esta tecnologia só funciona para uma determinada tarefa com determinados dados, uma vez que existem poucas camadas de redes neurais artificiais.

Resolução de Problemas com Aprendizagem Reforçada

Agora várias indústrias e empresas automatizam as suas tarefas através de diferentes tecnologias. O reforço da aprendizagem é um forte algoritmo que pode resolver numerosos problemas e executar tarefas sem esforço humano.
Aqui estão alguns dos problemas complexos que podemos resolver através do RL:

  1. Processo de fabrico

O reforço da aprendizagem pode minimizar os esforços humanos e o custo e tempo de mão-de-obra nas tarefas de fabrico. Várias empresas de alta tecnologia estão a desenvolver robôs que podem auto-aprender o processo e as tarefas com mais rapidez, alta precisão e menos esforço.

  1. Publicidade e licitação em tempo real

Vários agentes licitantes podem utilizar anúncios no local de trabalho para os seus produtos ou serviços, de acordo com o entendimento do mercado e analisando vários outros anúncios. O reforço da aprendizagem pode lidar com estratégias de publicidade com maior envolvimento do utilizador e maior precisão. Além disso, o feedback dos clientes também se reúne através de mais do que um único agente para ajustes. Um grupo de agentes pode ajudar a desenvolver resultados mais exactos em vez de um único agente.

  1. Recomendações personalizadas para notícias

Há limitações à personalização das notícias. Os desafios das novas recomendações tornam as pessoas aborrecidas e menos interessadas. O Reforço da aprendizagem ajuda a prever as preferências do utilizador através de um quadro orientado para o futuro, de acordo com o feedback do utilizador.

  1. Optimização de recursos

As tarefas de gestão, tais como a espera de emprego, podem ser demoradas. Contudo, com um algoritmo eficaz de aprendizagem de reforço, os postos de trabalho disponíveis podem ser atribuídos em menos tempo.

  1. Auto-Configuração

Para o desempenho e velocidade do sistema web, a auto-configuração é um componente essencial para lidar com o tráfego na Internet. Com a ajuda da aprendizagem de reforço, é possível reduzir o tempo de aprendizagem melhorando a iniciação e auto-adaptando o parâmetro para melhorar o desempenho.

Avanço futuro da aprendizagem do reforço

O melhor da aprendizagem de reforço que indica que o futuro desta ferramenta de aprendizagem da máquina é brilhante, pois pode ajudar a desenvolver modelos com tarefas complexas através de um simples modelo único. A aprendizagem profunda ajuda a resolver problemas que costumávamos enfrentar. No futuro, a RL pode ajudar-nos mais em várias actividades avançadas. Através da aprendizagem de reforço, é possível desenvolver novas soluções através da formação do agente de inteligência artificial. As possibilidades de utilização de RL são vastas. No entanto, algumas das futuras aplicações que podemos desenvolver num futuro próximo são:

  • Membro protético
  • Robôs autónomos
  • Autocondução avançada
  • Fábricas totalmente automatizadas

Conclusão

O reforço da aprendizagem inclui a formação do agente, que é a parte essencial em todos os casos, outros factores, tais como o ambiente e os dados fornecidos ao agente para inspecção. O agente tentará então encontrar a recompensa máxima através da aplicação de diferentes métodos e padrões. Uma rede neural artificial é responsável por armazenar os dados e melhorar o desempenho da tarefa através da experiência para uma aprendizagem de reforço profundo.