Artigos sobre aprendizado de máquina na negociação

Nos artigos anteriores desta série, conhecemos 2 algoritmos de aprendizado por reforço. Cada um deles tem suas próprias vantagens e desvantagens. Como costuma acontecer quando nos deparamos com esses casos, surge a ideia de combinar os dois métodos em um algoritmo que incorpore o melhor dos dois. E assim compensar as deficiências de cada um deles. Falaremos sobre tal combinação de métodos neste artigo.

Continuamos a estudar métodos de aprendizado por reforço. No artigo anterior, nos iniciamos no método de aprendizado Q profundo. Com ele, treinamos um modelo para prever a recompensa imediata dependendo da ação tomada por nós em uma determinada situação. E, em seguida, realizamos uma ação de acordo com nossa política e a recompensa esperada. Mas nem sempre é possível aproximar a função Q ou nem sempre sua aproximação dá o resultado desejado. Nesses casos, os métodos de aproximação são usados não para funções de utilidade, mas, sim, para uma política (estratégia) direta de ações. E é precisamente a esses métodos que o gradiente de política pertence.

Continuamos nosso estudo sobre aprendizado por reforço. E, neste artigo, vamos nos familiarizar com o método de aprendizado Q profundo. Com esse método, a equipe do DeepMind criou um modelo que pode superar um humano ao jogar jogos do Atari. Acho que será útil avaliar as possibilidades de tal tecnologia para resolver problemas de negociação.

Continuamos a estudar métodos de aprendizado de máquina. Com este artigo, começamos outro grande tópico chamado aprendizado por reforço. Essa abordagem permite que os modelos estabeleçam certas estratégias para resolver as tarefas. E esperamos que essa propriedade inerente ao aprendizado de reforço abra novos horizontes para a construção de estratégias de negociação.

Nesta série de artigos, já mencionamos a transferência de aprendizado mais de uma vez. Mas até agora o assunto não foi além das menções. Sugiro preencher essa lacuna e dar uma olhada mais de perto na transferência de aprendizado.

No último artigo, analisamos o algoritmo do autocodificador. Como qualquer outro algoritmo, tem suas vantagens e desvantagens. Na implementação original, o autocodificador executa a tarefa de separar os objetos da amostra de treinamento o máximo possível. E falaremos sobre como lidar com algumas de suas deficiências neste artigo.