Explorando o total potencial de um agente com Reinforcement Learning
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Data
2019-11
Autores
Orientador(res)
Souza, Renato Rocha
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Resumo
Aprendizado por Reforço, ou Reinforcement Learning (RL) é um conjunto de algoritmos e técnicas que consistem em um agente aprender a realizar determinada tarefa por meio de recompensas atribuídas à suas ações. Em nosso estudo, determinamos um benchmark onde essas diversas técnicas podem ser comparadas. Então, dentre as etapas que consistem em uma solução de RL, decidimos estudar o impacto do Tratamento das Observações no treinamento desses algoritmos.