Aprendizagem por reforço em Python

Domine os fundamentos da aprendizagem por reforço (RL) e descubra como criar modelos para navegar em ambientes complexos, frequentemente encontrados em robótica e videogames.Se você é novo no aprendizado por reforço ou deseja se especializar em aprendizado por reforço como um ramo do aprendizado de máquina, este é o lugar ideal para começar.Você começará aprendendo sobre os principais conceitos de aprendizagem por reforço, como processos de decisão de Markov, compensações de exploração/exploração e algoritmos de programação dinâmica. Você aprenderá a aplicar Q-learning, SARSA e outros métodos para navegar por cadeias de montanhas e lagos congelados na biblioteca do Gymnasium.Você mesclará a aprendizagem profunda e a aprendizagem por reforço e descobrirá a aprendizagem por reforço profundo, que pode ser usada para treinar agentes para navegar em ambientes altamente complexos com pouca supervisão.Ao longo do caminho, você aplicará essas técnicas para lidar com projetos do mundo real, incluindo a otimização de rotas de táxi e a simulação de negociação de ações.Com essas ferramentas de aprendizagem por reforço em mãos, você está pronto para começar a lidar com uma nova e empolgante aplicação da aprendizagem por reforço: a aprendizagem por reforço a partir de feedback humano (RLHF). O RLHF pode ser usado para aprimorar os resultados do LLM por meio de treinamento em feedback humano para suas respostas.Comece sua jornada de aprendizado por reforço hoje mesmo!