São Paulo — InkDesign News — O recente avanço em técnicas de machine learning, especialmente em aprendizado por reforço, mostrou resultados promissores com a reformulação de algoritmos clássicos, enfatizando a importância de uma estrutura de código bem definida.
Arquitetura de modelo
O novo framework utilizado para técnicas de aprendizado por reforço agora implementa métodos como Q-learning em forma de classes, proporcionando uma interface unificada para treinamento. Isso permite que métodos como act() e update() sejam facilmente acessíveis e modificados conforme necessário. Como observado, “a nova versão é mais limpa, mais geral e mais fácil de usar” (
A nova versão é mais limpa, mais geral e mais fácil de usar.
(“The new version is cleaner, more general, and easier to use.”)— Autor, Posicionamento
).
Treinamento e otimização
O processo de treinamento foi centralizado para melhorar a eficiência, com scripts de treinamento unificados que gerenciam interações com o ambiente. Os métodos de aprendizado são testados dentro do ambiente GridWorld, onde a eficácia é medida em termos de passos de atualização até a convergência. Após a correção de erros significativos, um novo método para calcular probabilidades de ação foi implementado, que agora considera tanto valores positivos quanto negativos, utilizando uma abordagem de softmax.
Resultados e métricas
Os resultados da nova implementação mostram melhorias notáveis. Os métodos de Monte Carlo conseguiram resolver ambientes de até 25×25 com eficácia, enquanto as alterações na escolha de ações levaram a um desempenho surpreendente: “n-step Tree Backup emergiu como o melhor método geral” (
O n-step Tree Backup emergiu como o melhor método geral.
(“n-step Tree Backup emerged as the best method overall.”)— Autor, Posicionamento
). O desempenho dos métodos TD melhorou com os ajustes nos cálculos de seleção de ações.
As correções de bugs e a padronização dos métodos demonstraram ser uma abordagem eficaz para aumentar a acurácia dos algoritmos. Isso propõe novas direções para pesquisas futuras, especialmente em contextos de jogos multi-jogador.
Próximos passos incluem testes em ambientes mais complexos, assessorando como diferentes métodos podem ser aplicados em cenários práticos, como em robótica e jogos estratégicos.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
