Aprendizado por reforço
September 3, 2026
Fundamentos de Aprendizado por Reforço — MDPs, Equações de Bellman e Exploração para Robôs
O aprendizado por reforço é um processo de circuito fechado no qual um agente escolhe ações a partir de observações e maximiza recompensas futuras. Este guia explica os Processos de Decisão de Markov (MDPs), funções de valor, políticas, equações de Bellman, exploração versus explotação, design de recompensas e o caminho da simulação para um robô real.
Fundamentals · 7 min de leitura