ANALISANDO: "Mão na massa: identificando objetos com MobileNetV2"

Por Ricardo Costa Val do Rosário e ChatGPT 4.0

Q-Learning no Ambiente FrozenLake – Relatório Explicativo

Visão Geral

- Este documento descreve a aplicação do algoritmo de aprendizado por reforço Q-Learning em um ambiente 
simulado chamado FrozenLake, fornecido pela biblioteca Gymnasium. 

- O objetivo é treinar um agente a atravessar um lago congelado, evitando buracos e alcançando um 
objetivo final com sucesso.

Objetivo do Ambiente

FrozenLake-v1: 
 O agente está em um grid 4x4 com estados congelados (seguros), buracos (termina o jogo), e um objetivo final (meta). 
 As ações disponíveis são: esquerda, baixo, direita, cima.

Desafio: 
O ambiente é "escorregadio" (is\_slippery=True), o que introduz estocasticidade nas ações, dificultando 
o controle do agente.

Algoritmo Utilizado: Q-Learning

O Q-Learning é uma técnica de aprendizado por reforço que busca estimar a função Q(s, a), ou seja, o
valor esperado de executar uma ação "a" no estado "s", seguindo a política ótima.

Equação de Atualização:

Q(s, a) = Q(s, a) + \alpha\\[r + \gamma\max(Q(s', a')) - Q(s, a)]

Onde:

\alpha: taxa de aprendizado
\gamma: fator de desconto
r: recompensa recebida ao transitar para s'
max(Q(s', a')): melhor estimativa de recompensa futura

Política Epsilon-Greedy:

- Com probabilidade \epsilon, uma ação aleatória é escolhida (exploração)
- Com probabilidade 1-\epsilon, escolhe-se a melhor ação aprendida (exploração)

Hiperparâmetros Adotados

| Parâmetro                | Valor  | Descrição                                            |
| ------------------------ | ------ | ---------------------------------------------------- |
| \alpha (learning rate)   | 0.8    | O quanto o agente aprende em relação ao que já sabia |
| \gamma (discount factor) | 0.95   | Importância das recompensas futuras                  |
| \epsilon (inicial)       | 1.0    | Alta exploração no início                            |
| \epsilon\_decay          | 0.999  | Redução gradual da exploração                        |
| \epsilon\_min            | 0.01   | Exploração nunca zera completamente                  |
| Episódios de treino      | 20.000 |                                                      |
| Episódios de teste       | 1.000  |                                                  |

Resultados

Após o treinamento, o agente foi testado em 1000 novos episódios sem exploração (escolhendo sempre a melhor ação da Q-table):

> Sucessos: X de 1000 episódios

(Substituir "X" com o resultado real após execução do código)

Diagrama da Lógica de Decisão

graph TD
Start[Início do Episódio] --> Escolher[Escolher Ação (Epsilon-Greedy)]
Escolher --> Executar[Executar Ação no Ambiente]
Executar --> Atualizar[Atualizar Q-Table com Recompensa]
Atualizar --> Checar[Fim do Episódio?]
Checar -- Não --> Escolher
Checar -- Sim --> Fim[Fim do Episódio]

Possíveis Extensões

 Salvar e reutilizar a Q-table
 Visualizar o comportamento do agente
 Comparar com outras abordagens (SARSA, DQN)

Aplicabilidade na Medicina com IA

Este tipo de aprendizado pode ser adaptado para:

 Navegação de robôs hospitalares
 Otimização de fluxos logísticos
 Tomada de decisão em sistemas de suporte inteligente (ex: direcionamento dinâmico de pacientes)

Conclusão

• O Q-Learning, mesmo em um ambiente simples como o FrozenLake, demonstra o poder de um agente em aprender comportamento ótimo sem conhecimento prévio do ambiente.

• Seu uso em contextos reais, como na assistência à saúde, é uma fronteira promissora da Inteligência Artificial.