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Este capítulo da série aborda algoritmos de aprendizado por reforço, focando em Q-Learning, Deep Q-Network (DQN), e Proximal Policy Optimization (PPO). Explora como essas técnicas podem ser integradas para melhorar a automação de tarefas, detalhando suas características, vantagens, e aplicabilidades práticas. A seleção do algoritmo mais adequado é vista como crucial para otimizar a eficiência operacional em ambientes dinâmicos e incertos, prometendo discussões futuras sobre a implementação prática e teórica desses métodos.
Publicado o artigo "Fatorando Matrizes — Uma modelagem mais prática".
![Fatorando Matrizes — Uma modelagem mais prática](https://c.mql5.com/2/74/Fatorando_Matrizes_7_Uma_modelagem_mais_pr8tica____LOGO.png)
Muito provavelmente você não tenha se dado conta, que a modelagem das matrizes estava um tanto quanto estranha. Já que não havia a indicação de linhas e colunas, mas apenas indicações de colunas. O que é muito estranho, quando se está lendo um código, que faz fatorações de matrizes. E se você estava esperando ver linhas e colunas sendo indicadas. Pode acabar ficando bastante confuso, no momento de tentar implementar a fatoração. Além do mais, aquela forma de modelar as matrizes, não é nem de longe a melhor maneira. Isto por que, quando modelamos matrizes daquela maneira, passamos a ter uma certa limitação, que nos obriga a usar outras técnicas, ou funções, que não seriam de fato necessárias. Isto quando a modelagem é feita de uma maneira um pouco mais adequada.
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