IA: Qual é a diferença entre reinforcement learning e deeep reinforcement learning?

Os dois conceitos estão intimamente relacionados, sendo que o deep reinforcement learning é um subconjunto do reinforcement learning.

Você sabe a diferença entre reinforcement learning e deeep reinforcement learning? O aprendizado de máquina ou machine learning é um dos conceitos básicos para entender a inteligência artificial no momento em que estamos, e embora esses dois termos apresentam algumas diferenças que vale a pena ficar por dentro!

Aqui vamos fazer uma análise comparativa bem direto ao ponto para que você fique fera no assunto!

Ah! E clicando aqui você pode consultar uma listinha com 10 termos e conceitos muito importantes para estar por dentro dos sistemas de inteligência artificial.

Aprendizagem por Reforço (RL – Reinforcement Learning):

O que é?

    O Aprendizado por Reforço (RL) é uma subárea do aprendizado de máquina em que um agente aprende a tomar decisões interagindo com um ambiente. Diferentemente de outras formas de aprendizado de máquina, onde os dados são previamente etiquetados ou onde os modelos procuram encontrar padrões, no RL o agente procura aprender uma estratégia (ou política) para atuar no ambiente de modo a maximizar uma recompensa acumulada ao longo do tempo.

Modelo: 

    – Modelo baseado (model based): No aprendizado baseado em modelo, o agente tenta construir e melhorar um modelo do ambiente. Ele prevê o que o ambiente fará em seguida e usa esse modelo para planejar a melhor ação a tomar.

    – Modelo livre: No aprendizado livre de modelo, o agente aprende a tomar decisões baseando-se diretamente em suas experiências anteriores sem tentar criar um modelo explícito do ambiente.

Aproximação da função:

    Em RL, a política (decisões que o agente deve tomar) e/ou a função de valor (quanto valor o agente espera obter no futuro) podem ser representadas de várias formas. Podem ser tabelas simples quando o número de situações possíveis (estados) é pequeno, ou podem ser modelos complexos, como redes neurais ou árvores de decisão, quando o número de estados é grande.

Aplicações:

    O RL é aplicável em uma ampla gama de problemas, especialmente aqueles em que a decisão correta não é imediatamente óbvia e só pode ser determinada através de tentativa e erro ao longo do tempo. Exemplos incluem ensinar um robô a caminhar, otimizar o fluxo de tráfego em uma rede, ou aprender estratégias em jogos.

Processo de aprendizagem:

    O agente inicia frequentemente sem qualquer conhecimento sobre o ambiente. A cada etapa, ele escolhe uma ação, observa o resultado (incluindo a recompensa ou penalidade recebida) e ajusta sua política para melhorar as recompensas futuras.

Aprendizado Profundo por Reforço (DRL – Deep Reinforcement Learning):

O que é?

    O DRL combina técnicas de aprendizado profundo (como redes neurais profundas) com RL. Ao fazer isso, é possível lidar com espaços de estados e ações muito maiores e mais complexos, que seriam impraticáveis com RL tradicional.

Modelo:

    – Modelo baseado: Tal como no RL, mas agora o modelo interno do ambiente é frequentemente representado por uma rede neural profunda, que pode capturar nuances e complexidades muito maiores do ambiente.

    – Modelo livre: Mesmo sem um modelo explícito do ambiente, a política ou função de valor é representada por uma rede neural profunda.

Aproximação de Função:

    DRL utiliza redes neurais profundas para representar a política e/ou função de valor. Estas redes podem lidar com entradas de alta dimensão (como imagens) e aprender representações complexas dos dados, tornando o DRL adequado para tarefas como jogos de vídeo baseados em pixels ou navegação de robôs em ambientes reais.

Aplicações: 

    O DRL mostrou ser extremamente eficaz em problemas anteriormente considerados muito desafiadores para o RL tradicional. Isso inclui jogar jogos de Atari a partir de entradas de pixels brutos, derrotar campeões humanos no complexo jogo de Go e navegar em ambientes 3D complexos.

Processo de Aprendizado:

    O DRL mantém a estrutura básica de interação agente-ambiente do RL, mas introduz desafios adicionais. As redes neurais profundas requerem muito mais dados para treinar, podem enfrentar problemas de convergência e podem ser sensíveis à inicialização e à escolha dos hiperparâmetros. Portanto, o treinamento de agentes DRL pode ser mais delicado e requer mais experiência e ajustes.

Clicando aqui você pode conhecer os limites do reinforcement learning rom human feedback (RLHF), ou aprendizado por reforço a partir do feedback humano. 

Reinforcement Learning x Deep Reinforcement Learning

Em resumo, a diferença central entre RL e DRL está na maneira como eles “entendem” e “aprendem” sobre os ambientes em que atuam. 

Imagine o RL como alguém usando várias ferramentas para resolver diferentes tarefas, enquanto o DRL é como alguém especializado em usar uma ferramenta avançada: as redes neurais profundas. Por causa dessa especialização, o DRL é capaz de lidar com situações bem mais complexas. 

Por exemplo, enquanto o RL poderia aprender a jogar um jogo simples como o da velha, o DRL tem a capacidade de enfrentar e dominar jogos muito mais complexos, como o famoso jogo de Go ou videogames de Atari, processando informações diretamente dos pixels da tela. Essa capacidade faz do DRL uma escolha poderosa para problemas mais desafiadores e ricos em detalhes.

E aí, o que mais você tem dúvida sobre esse novo momento com a inteligência artificial? Manda um alô se você tiver alguma sugestão ou dúvida sobre o assunto pra gente preparar o conteúdo.

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