Aprendizado por reforço
September 4, 2026
Guia Básico de Design de Recompensas — Por que "O que Maximizar" é a Parte Mais Difícil do Aprendizado por Recompensa
Em implementações de aprendizado por reforço, o projeto da função de recompensa determina o resultado com mais frequência do que o próprio algoritmo. Este artigo aborda recompensas esparsas versus densas, a invariância de política na modelagem de recompensas baseada em potencial, casos reais de manipulação de recompensas, aprendizado por reforço inverso e aprendizado por reforço com restrições.
Fundamentals · 9 min de leitura
