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Reinforcement Learning: o que é e como pode ser aplicado?

Por Thamara Araujo

05 outubro 2021 - 09:00 | Atualizado em 23 setembro 2021 - 09:12

Uma das apostas para os próximos anos é o Reinforcement Learning, uma vertente do Machine Learning, que busca encontrar cada vez mais precisão entre a interação humanos e máquinas. 

Como o objetivo é fazer com que as máquinas consigam aprenderem sozinhas através das informações recebidas, o Reinforcement Learning estará presente em interfaces conversacionais e aplicações corporativas. 

Mas, o que é esse termo, como ele surgiu e como ele pode ser aplicado aos chatbots? 

 

O que é o Reinforcement Learning?

Traduzindo o termo Reinforcement Learning, temos o conceito de Aprendizado por Reforço. É o tipo de programação de software que treina algoritmos usando um sistema de recompensa e punição, sem a interferência do programador. 

Para entender melhor, o algoritmo, experimenta um processo de aquisição de conhecimento, tomando suas próprias decisões em um ambiente. 

Assim, algo naquele ambiente o informa que a ação realizada foi correta, compensando o algoritmo, caso a ação seja errada, o punindo. 

Nesse conceito de Reinforcement Learning, o algoritmo irá entender por ele mesmo o que ele pode e não pode fazer. 

 

De onde surgiu o Reinforcement Learning?

Em 1951, Marvin Minsky, estudante de Matemática pela Harvard, criou uma das suas primeiras invenções. A máquina usava uma forma simples de Reinforcement Learning, em que imitava um rato aprendendo a navegar em um labirinto. 

Mas, só em março de 2016, que a maioria dos pesquisadores de Inteligência Artificial entenderam como utilizar o conceito do Reinforcement Learning e como ele pode refinar a performance do algoritmo referente a tomada de decisões. 

 

Porque as empresas estão apostando mais em Reinforcement Learning?

A maioria das empresas procura uma melhora contínua de processos e na era do “multitask” é possível usar o RL (Reinforcement Learning) para encontrar padrões em uma tonelada de dados. 

Assim, quando as máquinas rapidamente escolhem as melhores soluções para um problema, sem tanta análise e responsabilidade humana, é possível otimizar o trabalho de analistas humanos, aumentando a eficiência operacional e dando mais suporte à tomada de decisão.

 

Como Reinforcement Learning pode ser aplicado aos bots conversacionais?

Quem trabalha com chatbots convencionais sabe o quanto é difícil. Esses modelos de bots tentam descobrir o caminho certo ou errado em um diálogo. 

A maioria dos programas não responde de forma orgânica e não entende todas as combinações possíveis e cenários de interações humanos. 

E é por isso que os chatbots que atendem uma ampla demanda de intenções dos usuários passam por desempenho ruim, a confusão e a sobreposição de intenção não permite uma interação efetiva. 

Porém, com um fluxograma para chatbot e utilizando do Reinforcement Learning que se aplicará através de da combinação de técnicas de aprendizado supervisionado e não-supervisionado, é possível serem treinados de forma autônoma, considerando o feedback em simulações e na interação humana. 

Assim, o Reinforcement Learning é especialmente útil, visto que esse processo de aprendizado para o algoritmo irá fornecer as soluções mais assertivas. 

Já que entendemos como o Reinforcement Learning pode transformar as interações nos chatbot, conheça a People, o chatbot desenvolvido pela Cedro Technologies. Com ele você consegue automatizar grande parte do seu atendimento, agilizando seu processo.

E para você entender melhor o Reinforcement Learning como um ramo do Machine Learning, vem ler esse artigo aqui.

Por Thamara Araujo

05 outubro 2021 - 09:00 | Atualizado em 23 setembro 2021 - 09:12

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