Skip to content
New issue

Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.

Sign up for GitHub

By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.

Already on GitHub? Sign in to your account

Add "Aprendizagem por Reforço" to dictionary #295

Merged
merged 1 commit into from
Nov 12, 2018
Merged

Add "Aprendizagem por Reforço" to dictionary #295

Changes from all commits
Commits
Show all changes
1 commit
Select commit
File filter

Filter by extension

Filter by extension
Conversations
Failed to load comments.
Loading
Jump to
Jump to file
Failed to load files.
Loading
Diff view
Diff view
4 changes: 4 additions & 0 deletions dicionario.md
View file
Open in desktop
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -27,6 +27,10 @@ Abaixo temos algumas possíveis entradas para a árvore de decisão, representad

![decision_tree_inputs_outputs](https://image.ibb.co/koz2oe/Screenshot_from_2018_10_06_01_15_57.png)

## Aprendizagem por Reforço
É um ramo estudado em estatística, psicologia, neurociência e ciência da computação que está diretamente ligado a aprendizado de máquina e inteligência artificial. É um método de programação de agentes que devem aprender a se comportar em um ambiente dinâmico através de interações de “tentativa e erro”, conhecidas também como premiações e punições, sem a necessidade de especificar como uma tarefa deve ser realizada. A abordagem que é utilizada nesse trabalho é feita usando técnicas de estatísticas e métodos de programação dinâmica, buscando estimar qual a vantagem em se tomar determinadas ações em diferentes estados do ambiente dado um objetivo. [1](https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/19637/19637_4.PDF), [2](https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning).


# B

## Banco de Dados Não-Relacional
Expand Down