Aprendizado por reforço

Durante o curso "Intro to Game AI and Reinforcement Learning" disponível no Kaggle Learn, eu aprendi sobre os conceitos fundamentais do aprendizado por reforço. Descobri que essa técnica se concentra em treinar um agente para tomar decisões em um ambiente específico, maximizando uma recompensa. Durante as aulas, aprendi sobre o papel do ambiente, do agente e da função heurística. Também aprendi sobre a biblioteca GYM para Python, que fornece uma interface para criar e trabalhar com ambientes de aprendizado por reforço. Além disso, descobri que as redes neurais são frequentemente usadas em combinação com o aprendizado por reforço para treinar agentes inteligentes. No geral, o curso do Kaggle Learn me deu uma boa compreensão dos conceitos básicos do aprendizado por reforço e me mostrou como aplicá-los em projetos práticos usando Python.