Curso de Aprendizagem por Reforço

Apresentação

• Nicholas Chernote: Bem-vindo ao curso de Aprendizagem por Reforço.
• Objetivo: Levar desde o iniciante absoluto até a capacidade de usar a aprendizagem por reforço de maneira prática.

Plano do Curso

1. Introdução à Aprendizagem por Reforço (RL)

   • Como RL funciona e aprende.
   • Aplicações de RL e limitações.

2. Configuração do Ambiente

   • Uso da biblioteca Stable Baselines.

3. Trabalho com Ambientes (Environments)

   • Configuração do ambiente usando OpenAI Gym.

4. Treinamento de Modelos

   • Configuração e utilização de algoritmos diversos de RL.
   • Avaliação e visualização dos resultados usando TensorBoard.

5. Chamadas de Retorno (Callbacks) e Arquiteturas Alternativas

   • Uso de callbacks para interromper o treinamento.
   • Experimentação com diferentes algoritmos e arquiteturas.

6. Projetos Práticos

   • Jogos Atari (Breakout).
   • Condução autônoma (carro de corrida).
   • Construção de ambientes personalizados.

Tópicos Detalhados

Introdução à Aprendizagem por Reforço

• Definição Básica: RL ensina agentes por tentativa e erro.
• Exploração vs. Exploração: Trade-off entre explorar novas ações e explorar ações já conhecidas.
• Conceitos Fundamentais:
  • Agente
  • Ambiente
  • Ação
  • Recompensa
  • Observação
• Exemplo: Comparação com treinamento de cachorro.
• Aplicações Práticas:
  • Condução autônoma, trade de valores, busca de arquitetura de redes neurais, robótica, jogos.
• Limitações e Considerações:
  • Overkill para problemas simples.
  • Suposições Markovianas.
  • Tempo e estabilidade de treinamento.

Configuração do Ambiente

• Instalação de Dependências
  • pip install stable-baselines3[extra].
• Criação de Ambientes OpenAI Gym
  • Controles clássicos (p. ex., CartPole).
  • Observação do ambiente e ações disponíveis.
  • Exemplo: emv.reset(), emv.action_space.

Treinamento de Modelos

• Group Learning Algorithms:
  • Model-free RL: Baseado apenas em valores de estado atuais.
  • Algoritmos usados: PPO, A2C, DQN.
• Configuração de Algoritmos:
  • Alinhamento com espaços de ação.
  • Métricas de treinamento: comprimento do episódio, recompensa média etc.
• Aceleração GPU
  • Instalação: PyTorch com suporte CUDA.

Avaliação e Teste

• Avaliação: Função evaluate_policy para medir desempenho.
• TensorBoard: Visualização de métricas de treinamento.
• Desempenho e Melhorias
  • Terminar treinamento mais cedo se desempenho cair.
  • Sintonização de hiperparâmetros.

Chamadas de Retorno e Algoritmos Alternativos

• Uso de Callbacks
  • Interromper treinamento quando atingir um limite de recompensa.
• Alternativas de Arquitetura de Rede Neural
  • Mudança para MLP Policy ou CNN Policy.
• Experimentação com Algoritmos Diferentes
  • Testar DQN, A2C etc.

Projetos Práticos

1. Breakout (Jogos Atari)

   • Configuração e treinamento usando CNN Policy.
   • Observação da melhoria por treinamento prolongado.

2. Condução Autônoma

   • Simulação de carro de corrida com ML.
   • Ações contínuas e observação como dados de imagem.

3. Ambientes Personalizados

   • Criação de ambientes como uma simulação de banho.
   • Integração de diferentes tipos de espaços OpenAI Gym.

Recursos Adicionais

• Cursos de reforço de David Silva.
• Livro: "Reinforcement Learning: An Introduction" de Richard Sutton e Andrew Barto.