Discussão do artigo "Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 47): Aprendizado por reforço (algoritmo de diferenças temporais)"

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Novo artigo Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 47): Aprendizado por reforço (algoritmo de diferenças temporais) foi publicado:

Temporal Difference (TD, diferenças temporais) é mais um algoritmo de aprendizado por reforço, que atualiza os valores Q com base na diferença entre as recompensas previstas e as recompensas reais durante o treinamento do agente. A ênfase está na atualização dos valores Q sem considerar necessariamente seus pares "estado-ação" (state-action). Como de costume, veremos como esse algoritmo pode ser aplicado em um EA, criado com a ajuda do Assistente.

Vamos analisar em que o TD difere de outros algoritmos, como Monte Carlo, Q-learning e SARSA. O objetivo do artigo é esclarecer as dificuldades relacionadas ao treinamento com TD, destacando sua habilidade única de atualizar gradualmente as estimativas de valores com base em informações parciais dos episódios, sem precisar esperar a conclusão dos episódios, como acontece nos métodos de Monte Carlo. Essa diferença torna o treinamento TD uma ferramenta poderosa, especialmente em situações em que o ambiente é dinâmico e exige atualização imediata da política de aprendizado.

No artigo anterior sobre aprendizado supervisionado estudamos o algoritmo de Monte Carlo, que coletava informações de recompensas ao longo de vários ciclos antes de realizar uma única atualização para cada episódio. TD implica aprendizado a partir de episódios parciais e incompletos, de forma bastante semelhante aos algoritmos Q-learning e SARSA, que já analisamos aqui aqui e aqui.

Autor: Stephen Njuki