São Paulo — InkDesign News — Recentes estudos avançam na interseção entre machine learning e políticas dinâmicas, explorando como algoritmos de aprendizado por reforço, como Q-learning e Dyna-Q, se comportam em ambientes complexos.
Arquitetura de modelo
O experimento foi realizado em um ambiente conhecido como grid world, que representa um cenário simples para validação de algoritmos. O agente inicia na parte inferior esquerda e precisa alcançar a recompensa no canto superior direito. As características do ambiente incluem portais que influenciam a dinâmica do jogo e a necessidade de exploração contínua para descobrir novas rotas.
“A modelagem do ambiente é qualquer coisa que um agente possa usar para prever como o ambiente responderá às suas ações.”
(“A model of the environment is anything that an agent can use to predict how the environment will respond to its actions.”)— Sutton, R. S., Professor, MIT
Treinamento e otimização
Os algoritmos independentes de modelo, como Q-learning, realizam uma atualização por interação, enquanto algoritmos que combinam modelos, como Dyna-Q e Dyna-Q+, implementam múltiplas atualizações para cada interação, otimizando seu aprendizado.
“Métodos baseados em modelos tendem a ser mais eficientes em termos de amostra.”
(“Model-based methods tend to be more sample-efficient.”)— Autor desconhecido, Artigo sobre RL
Resultados e métricas
As comparações entre a eficiência dos algoritmos revelaram que o Dyna-Q teve uma taxa de convergência rápida, alcançando uma recompensa cumulativa média de 87%, enquanto o Q-learning alcançou 70% após um maior número de episódios. O Dyna-Q+ mostrou variabilidade devido à exploração adicional, culminando em 79% de recompensa cumulativa.
Essas métricas destacam a importância de um balanço entre exploração e busca por políticas otimais nos algoritmos de aprendizado por reforço, especialmente em ambientes em mudança, onde novas rotas podem se tornar disponíveis.
Os resultados reforçam o papel dos algoritmos de planejamento e aprendizado contínuo em ambientes dinâmicos, indicando uma tendência crescente para seu uso em aplicações práticas, como robótica e jogos.
Desde novas implementações em machine learning até potenciais evoluções em pesquisa, os caminhos à frente são repletos de oportunidades. A aplicação prática desses modelos pode transformar diversas áreas, desde a otimização de processos até a exploração de novos sistemas de inteligência artificial.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
