April 2025
Intermediate to advanced
478 pages
11h 57m
Portuguese (Portugal, Brazil)
Content preview from Inteligência Artificial nas Finanças
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Capítulo 9. Aprendizagem por reforço
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
Tal como um ser humano, os nossos agentes aprendem por si próprios a alcançar estratégias de sucesso que conduzam às maiores recompensas a longo prazo. Este paradigma de aprendizagem por tentativa e erro, apenas com base em recompensas ou castigos, é conhecido como aprendizagem por reforço.1
DeepMind (2016)
Os algoritmos de aprendizagem aplicados nos Capítulos 7 e 8 enquadram-se na categoria de aprendizagem supervisionada. Estes métodos exigem que exista um conjunto de dados disponível com caraterísticas e etiquetas que permita aos algoritmos aprender relações entre as caraterísticas e as etiquetas para serem bem sucedidos em tarefas de estimativa ou classificação. Como o exemplo simples do Capítulo 1 ilustra, a aprendizagem por reforço (RL) funciona de forma diferente. Para começar, não é necessário fornecer à partida um conjunto de dados abrangente de caraterísticas e etiquetas. Os dados são antes gerados pelo agente de aprendizagem enquanto interage com o ambiente de interesse. Este capítulo aborda a RL com algum pormenor e introduz noções fundamentais, bem como um dos algoritmos mais populares utilizados neste domínio: Q-learning (QL). As redes neuronais não são substituídas pelos algoritmos de RL; geralmente também desempenham um papel importante neste contexto.
"Explica as noções fundamentais da RL, como ambientes, ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.