# Reinforcement learning: quando as máquinas aprendem a pensar

Reinforcement learning (traduzido como “aprendizado por reforço”) é um **subcampo do aprendizado de máquina** no qual um agente aprende, por meio de recompensas e punições, a tomar decisões ideais em um ambiente. Para isso, ele testa **diferentes ações e melhora seu comportamento passo a passo**, a fim de alcançar, no longo prazo, o maior benefício possível.

## O que é reinforcement learning?

Reinforcement learning (traduzido como “aprendizado por reforço”) descreve um método na área de machine learning. Além de [supervised learning](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/marketing-online/marketing-em-buscadores/o-que-e-supervised-learning/) e [unsupervised learning](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/marketing-online/marketing-em-buscadores/unsupervised-learning/), o reinforcement learning é a terceira forma de treinar algoritmos e agentes para que possam tomar decisões de maneira autônoma. O foco está no desenvolvimento de **soluções inteligentes para problemas complexos de controle**.

Nessa abordagem de machine learning, diferentemente do supervised e do unsupervised learning, **não são necessários dados para condicionamento**. Em vez disso, os dados são gerados durante o treinamento por meio de um processo de tentativa e erro (trial and error) e, ao mesmo tempo, recebem um rótulo (label). Nesse processo, o programa passa por inúmeras rodadas de treinamento em um ambiente de simulação para entregar um resultado preciso. Ou seja, são definidos apenas estímulos que apoiam o sistema.

O resultado desejado desse treinamento é que a inteligência artificial, sem conhecimento prévio humano, seja capaz de resolver, de forma autônoma, problemas de controle muito complexos. Em comparação com a engenharia convencional, isso é mais rápido, mais eficiente e, no cenário ideal, também entrega o resultado ideal.

## Como funciona o reinforcement learning?

O reinforcement learning descreve diversas metodologias individuais nas quais um algoritmo ou agente de software **aprende estratégias de forma autônoma**. O objetivo é maximizar recompensas em um ambiente de simulação. O computador executa uma ação e, em seguida, recebe um feedback. Nesse processo, o agente de software não recebe previamente nenhuma informação sobre quais ações são mais promissoras e precisa definir sua abordagem por conta própria, por tentativa e erro (trial and error).

Para otimizar o sucesso do processo, o computador recebe **recompensas** em diferentes momentos, que influenciam suas estratégias. Com esses eventos, o agente de software aprende a avaliar as consequências de determinadas ações dentro do ambiente de simulação.

[![Imagem: Diagrama sobre o funcionamento de reinforcement learning](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/fileadmin/_processed_/d/0/csm_how-reinforcement-learning-works_2fd77ba5b0.webp "Diagrama sobre o funcionamento de reinforcement learning")](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/fileadmin/DigitalGuide/Schaubilder/how-reinforcement-learning-works.jpg) As recompensas são processadas pelo algoritmo de reinforcement learning e influenciam a policy do agente. Para treinar um sistema de reinforcement learning de forma eficaz, frequentemente é utilizado o **Q-learning**. Nesse contexto, a função Q descreve a utilidade futura esperada de uma determinada ação em um estado específico. O objetivo do aprendizado por reforço é desenvolver uma estratégia de comportamento ideal com base nessas estimativas.

Nota Tradicionalmente, no Q-learning, a policy é representada em uma tabela Q, na qual estados e ações são listados explicitamente, e cada combinação contém um valor para a recompensa esperada. No entanto, esse método só é viável em ambientes muito simplificados. Em cenários modernos, com espaços de estados e ações grandes ou contínuos, a tabela Q é substituída por aproximações de função. Nesses casos, geralmente são usadas [redes neurais](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/marketing-online/marketing-de-mecanismos-de-busca/o-que-e-neural-network/).

## Onde e quando o reinforcement learning é usado?

O reinforcement learning é **usado em muitas áreas diferentes** nas quais máquinas ou sistemas precisam tomar decisões de forma autônoma e aprender com suas experiências. O objetivo é sempre desenvolver estratégias melhores e otimizar processos por meio do aprendizado contínuo. As principais áreas de aplicação incluem, por exemplo:

- **Robótica**: na área de robótica, o reinforcement learning ajuda, por exemplo, robôs a aprender sequências complexas de movimentos, como segurar, andar ou navegar. Em vez de programar cada movimento manualmente, os robôs aprendem por tentativa e erro como executar tarefas de forma eficiente. Assim, eles também conseguem se adaptar a novos ambientes ou situações.
- **Desenvolvimento de jogos e treinamento de IA**: o reinforcement learning ficou famoso por seus sucessos em jogos como xadrez, Go ou videogames. Nesse contexto, inteligências artificiais aprendem, por meio de milhões de simulações, a desenvolver estratégias ideais e até superar jogadoras e jogadores humanos.
- **Setor financeiro**: no mundo das finanças, o reinforcement learning é usado para otimizar estratégias de negociação ou gerenciar carteiras automaticamente. O algoritmo aprende a reagir a mudanças do mercado e a ponderar riscos e retornos. Assim, pode tomar melhores decisões de investimento no longo prazo.
- **Controle de sistemas complexos**: outro exemplo de aprendizado por reforço é o controle de sistemas sofisticados, como sistemas de tráfego inteligentes. Assim, ele oferece soluções inteligentes na supervisão da qualidade. Além disso, o aprendizado por reforço é utilizado em redes elétricas inteligentes, na otimização de cadeias de suprimentos em diversas empresas de logística ou na automação de fábricas.
- **Medicina e otimização de energia**: na medicina, o reinforcement learning apoia tratamentos personalizados ao sugerir planos terapêuticos ideais. No setor de energia, ele ajuda a controlar de forma dinâmica o consumo e a distribuição de energia para economizar recursos e reduzir custos.

Dica Para simplificar a criação de novos algoritmos de reinforcement learning, existem diversas bibliotecas. Assim, a DeepMind, empresa especializada em inteligência artificial, publicou, com o Acme, uma biblioteca específica para a linguagem de programação Python. A biblioteca Stable-Baselines3 também já inclui muitas implementações prontas de algoritmos populares.


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