Em outras palavras, o aprendizado por reforço é um sistema de aprendizado autônomo ou um ramo do aprendizado de máquina. Visto que, a mesma máquina é responsável por orientar seu processo de aprendizagem.

Para isso, a máquina ou o agente tem que explorar e interagir em um ambiente desconhecido. Então você deve decidir quais ações tomar por tentativa e erro. O agente aprende porque ao executar uma ação correta recebe uma recompensa, caso contrário recebe uma penalidade. Assim, ele acumula experiências para aprimorar suas estratégias de ação e alcançar o máximo de recompensa.

Pode-se dizer também que o aprendizado por reforço é uma forma pela qual o ser humano pode aprender de forma autônoma, auxiliado pelo uso de uma máquina. Pois, a máquina vai direcionando todo o processo de aprendizado de acordo com os acertos e erros que ocorrem.

Sem dúvida, um dos benefícios mais importantes do aprendizado por reforço é que todos somos capazes de aprender usando esse sistema. Porque tanto seres humanos, animais e até máquinas, podemos aprender por meio de recompensas e punições.

Do ponto de vista da tecnologia, acaba por ser um mecanismo simples. Porque a máquina pode operar de forma eficiente sem uma grande quantidade de dados. As máquinas são programadas para tomar uma decisão de acordo com a situação de sucesso ou falha. Fundamentalmente, as recompensas são dadas quando uma ação de acerto é executada e isso permite que um reforço adequado seja dado ao alvo esperado. Considerando que, se ocorrer um erro, uma penalidade é aplicada.

Além disso, o que o agente de aprendizagem deve fazer primeiro é explorar um ambiente que ele não conhece. Em seguida, decida qual ação tomar. De acordo com cada ação, ele recebe uma recompensa se acertar. Ou, uma penalidade se você cometer um erro. Isso permite que seja dado um feedback imediato, de modo que o agente procure maximizar as recompensas.

É importante esclarecer que a psicologia comportamental explica as leis que regem o comportamento humano voluntário. Isso nos ajuda a entender que, para que ocorra o aprendizado por reforço, precisamos contar com o condicionamento operante.

Com efeito, o condicionamento operante é um sistema de aprendizagem que faz com que as pessoas aprendam a repetir ações que lhes proporcionem gratificação. Da mesma forma, que deixem de realizar ações que lhes causem algo indesejável ou insatisfatório. Como consequência, a gratificação reforça o aprendizado.

Anteriormente, explicamos como os humanos aprendem por meio do sistema de aprendizado por reforço. Agora, o aprendizado por reforço também pode ser aplicado à inteligência artificial. Isso significa que uma máquina também pode aprender com sua própria experiência. Para fazer isso, você precisa interagir com o ambiente até atingir o comportamento adequado.

Claro, a máquina precisa ter certas informações, então ela realiza uma série de ações. Essas ações serão repetidas na medida em que obtiverem uma recompensa ou um estímulo positivo.

Os elementos necessários para alcançar a aprendizagem por reforço são os seguintes:

• Um agente : O agente é o modelo que se espera que seja treinado para que seja capaz de tomar decisões.
• O ambiente : Por sua vez, o ambiente refere-se ao ambiente onde o agente pode interagir e se mover. Por isso, o ambiente contém regras e limitações para poder interagir.

Além disso, é necessário que determinados links existam para que o processo de aprendizado de máquina ocorra. Visto que, no processo de relacionamento, deve-se dar um feedback imediato e eficaz. Entre os links necessários, encontramos:

• Ações: Representa todas as alternativas possíveis que o agente pode escolher ao tomar uma determinada decisão.
• Estado do ambiente : São todos os indicadores das variáveis ​​que compõem o ambiente em um determinado momento.
• Recompensas e punições : Qualquer decisão ou ação que o agente tome implica receber uma recompensa ou uma penalidade. Assim, o agente saberá se o que está fazendo é correto ou incorreto.

Os passos seguidos para alcançar o aprendizado por reforço são:

• O agente observa o ambiente.
• O agente decide como agir.
• Cada ação executada pelo agente modifica o ambiente.
• De acordo com essa ação, o agente recebe uma recompensa ou uma punição.
• O agente aprende com essas experiências e refina sua estratégia.
• O agente repete suas ações até melhorar e maximizar sua estratégia.

Claramente, o agente deve seguir uma sequência de ações que levará à recompensa total máxima.

Entre as principais características do aprendizado por reforço, encontramos:

• É um método de aprendizagem baseado nas leis da psicologia comportamental.
• É um sistema de aprendizagem que é guiado por recompensas e punições.
• Você não precisa ter conhecimento prévio, pois começa do zero. Isso significa que não é necessário ter um banco de dados histórico.
• O agente aprende com a experiência e aprimora sua estratégia de ação.
• O agente repete aquelas ações com as quais recebe gratificação e evita realizar as ações que causam uma penalidade.

Entre suas principais aplicações encontramos:

• Sistemas de navegação autônomos : como é o caso de robôs, drones e carros.
• No campo da medicina: Pode ser utilizado para o diagnóstico e tratamento de doenças. Fazendo um acompanhamento específico para cada paciente.
• Projeto de diversos materiais e bens: Isso permite a redução de custos e refinar seus benefícios.
• Gerar estratégias: Por isso, pode ser utilizado nos setores público e privado, o que ajuda a definir estratégias ou políticas eficientes em ações em ambientes específicos.

Em conclusão, pode-se afirmar que o aprendizado por reforço é um método de aprendizado no qual as máquinas aprendem e aprimoram suas estratégias. Eles fazem isso aproveitando a experiência que acumulam. É um método muito simples porque você só precisa dar uma série de indicações para poder aprender através do sistema de tentativa e erro.