Definição – o que significa Reward Path?
Na aprendizagem por reforço, um caminho de recompensa é um caminho que um agente segue para obter recompensas cumulativas. Essa terminologia não é muito usada sozinha no aprendizado de máquina, mas o conceito de recompensa é central para muitos algoritmos de aprendizado de máquina e modelos de processo de decisão de Markov.
Definirtec explica o caminho da recompensa
Um processo de decisão de Markov executa um agente por meio de uma sequência de estados e analisa o resultado. As práticas de Q-learning ou aprendizagem por reforço executam o modelo continuamente, procurando recompensas e adaptando o modelo de maneira adequada. Portanto, você poderia dizer que o caminho da recompensa é o caminho que mais gera recompensa.
Outra maneira de explicar um caminho de recompensa em TI é contrastá-lo com um caminho de recompensa no cérebro humano. No cérebro humano, uma via de recompensa está associada a uma dose de dopamina. No aprendizado por reforço e em outras formas de aprendizado de máquina, a dopamina não está presente e a recompensa é baseada em um programa para recompensar a função.
Um bom exemplo é um programa de aprendizado por reforço que ajuda um computador a aprender a jogar um videogame desafiador. Os programadores definem a recompensa como sobrevivência ao jogo, e então o modelo de aprendizado por reforço passa pelo processo de decisão de Markov inúmeras vezes, construindo seu conhecimento de como obter recompensa.
O aprendizado por reforço e tecnologias semelhantes estão desempenhando um papel importante em ajudar os computadores e as tecnologias a evoluírem para um nível mais alto de inteligência artificial.
Esta definição foi escrita no contexto de Aprendizagem por Reforço