Reforço

O Que é Aprendizagem por Reforço?

A aprendizagem por reforço é uma abordagem de machine learning em que um agente aprende a tomar decisões sequenciais para maximizar uma recompensa cumulativa. Diferentemente da aprendizagem supervisionada, no qual as respostas corretas são fornecidas, e do não supervisionado, que busca padrões nos dados, a aprendizagem por reforço foca em aprender com a interação direta com o ambiente, tomando ações e observando as consequências.1

Como Funciona?

1. Exploração do ambiente: A máquina começa explorando o ambiente e tomando ações aleatórias. Por exemplo, em um jogo, ela pode fazer movimentos aleatórios para interagir com o ambiente.

2. Observação das consequências: Após cada ação, a máquina observa as consequências dessa ação. Se a ação leva a uma recompensa positiva, a máquina tenta repetir essa ação no futuro. Se a ação resulta em uma recompensa negativa, a máquina tenta evitar essa ação.

3. Aprendizagem da política ótima: Ao longo do tempo, a máquina aprende qual é a melhor ação a ser tomada em cada situação para maximizar a recompensa cumulativa. Ela ajusta sua política de decisão com base nas experiências passadas e nas recompensas recebidas.

4. Iteração contínua: Esse processo de exploração, observação e aprendizagem continua de forma iterativa. Com o tempo, a máquina se torna mais habilidosa em tomar decisões que levam a recompensas positivas e melhora seu desempenho geral.

Um exemplo prático...

Imagine que você está assistindo a um filme na Netflix e o algoritmo de recomendação da plataforma sugere um novo programa para você. Essa recomendação é um exemplo prático do aprendizagem por reforço em ação. Como ele sabe o que você gosta e consegue ser tão certeiro? Vamos supor que você assistiu a uma série de ficção científica na Netflix e gostou muito dela. O algoritmo da Netflix observa sua resposta positiva a essa série e, no futuro, pode recomendar outras séries semelhantes de ficção científica com base nessa preferência anterior.  Vamos entender esse processo.

1. Exploração do conteúdo: Quando você assiste a um filme ou série, o algoritmo da Netflix observa suas preferências e comportamentos, como os tipos de filmes que você assiste, quanto tempo você passa assistindo e se você conclui ou não um programa.

2. Observação das respostas: Com base nas informações coletadas, o algoritmo avalia se a recomendação foi bem-sucedida. Se você assistir ao programa sugerido e gostar dele, isso é considerado uma recompensa positiva. Se você não gostar ou ignorar a recomendação, isso pode ser considerado uma recompensa negativa.

3. Ajuste das recomendações futuras: Com o tempo, o algoritmo aprende com suas interações passadas e ajusta suas recomendações futuras para maximizar a probabilidade de você assistir a programas que você goste. Ele aprende quais tipos de programas têm mais probabilidade de receber uma resposta positiva de você e adapta suas recomendações com base nessa informação.

O aprendizagem por reforço na Netflix pode ser aplicado de várias maneiras, incluindo:

• Recomendações personalizadas: O algoritmo usa seu histórico de visualização para recomendar programas que você provavelmente gostará, com base em suas preferências passadas.

• Melhoria da experiência do usuário: Ao ajustar suas recomendações com base em suas interações, a Netflix busca oferecer uma experiência de visualização mais personalizada e satisfatória.

• Aumento do envolvimento do usuário: Ao sugerir programas relevantes e interessantes, o algoritmo incentiva os usuários a passarem mais tempo na plataforma, aumentando o engajamento e a fidelidade dos usuários.