Palestrante: Profª Drª Anna Helena Reali Costa (Escola Politécnica – USP)
Resumo:
Aprendizagem por Reforço (AR) permite que um agente aprenda comportamentos através de experiências do tipo tentativa-e-erro em interações com um ambiente dinâmico. No entanto, o conhecimento é normalmente construído a partir do zero e a aprendizagem pode levar um longo tempo. Nos últimos 10 anos procuramos melhorar o desempenho da aprendizagem por AR de diversas formas, principalmente aproveitando conhecimento prévio em tarefas similares e mais simples e usando o histórico prévio de interações para iniciar um novo aprendizado. Nesta palestra os conceitos básicos de AR serão apresentados, salientando suas vantagens e desvantagens. A seguir, é descrita nossa proposta para a transferência de conhecimentos com o uso de políticas abstratas estocásticas para generalizar experiências passadas. Nossas experiências em um ambiente de navegação robótico (simulado e real) mostram que o uso de uma política generalizada produz melhores resultados na aprendizagem de uma nova tarefa. Outras aplicações também são apresentadas, vislumbrando os diversos usos e as potencialidades de AR.
Biografia:
Anna Helena Reali Costa is Full Professor at Escola Politecnica at University of Sao Paulo, Brazil. She holds a Ph.D. degree in Electrical Engineering from University of Sao Paulo. In 1998-1999 she stayed as a guest researcher at Carnegie Mellon University. In 1983-1985 and 1991-1992 she was a research scientist at University of Karlsruhe, Germany. Her main research interests are perception, reasoning, and learning, in many applications, but with special focus on mobile robotics.
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