Aprendizado por Reforço

Um terceiro paradigma é o aprendizado por reforço, no qual um agente aprende a tomar decisões por tentativa e erro, recebendo recompensas ou punições conforme age em um ambiente.

Esse modelo é a base de sistemas que jogam jogos complexos e de robôs que aprendem a executar tarefas físicas.

Quando Usar Cada Abordagem

A escolha do paradigma depende da disponibilidade de dados rotulados, do objetivo do problema (prever, agrupar ou decidir sequencialmente) e do custo de obter feedback.

Muitos sistemas reais combinam mais de uma abordagem em diferentes etapas do pipeline de dados.

Questões

Exercite seu aprendizado!