Aprendizado por reforço
Aprendizado por reforço é um método de aprendizado de máquina em que um modelo aprende por tentativa e erro, guiado pelas recompensas que recebe por bons resultados.
O que significa aprendizado por reforço
O aprendizado por reforço funciona de forma bem parecida com o treinamento de um animal de estimação. O modelo tenta uma ação, vê se ela levou a um resultado bom ou ruim, e é "recompensado" pelos bons. Depois de muitas tentativas, ele aprende quais escolhas costumam funcionar melhor.
É assim que a IA aprende a jogar bem: o sistema joga muitas rodadas, pontua mais nas jogadas vencedoras e, aos poucos, desenvolve uma estratégia sólida. Também é usado para tornar chatbots mais úteis, com base em feedback humano.
Por que o aprendizado por reforço importa
O aprendizado por reforço ajuda a moldar como os assistentes de IA modernos se comportam, então vale a pena conhecer o termo. Ele explica como as ferramentas de IA são ajustadas para serem mais úteis.
Perguntas frequentes
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