Quais são os principais desafios e limitações dos processos de decisão Markov em aplicações de ciência de dados?

1 O que são MDPs?

MDPs são modelos matemáticos que descrevem como um agente interage com um ambiente ao longo do tempo. Um MDP consiste em quatro componentes: um conjunto de estados, um conjunto de ações, uma função de transição e uma função de recompensa. O agente escolhe uma ação em cada estado, e o ambiente responde movendo-se para um novo estado e dando uma recompensa. O objetivo do agente é maximizar a recompensa cumulativa esperada ao longo de um horizonte ou indefinidamente.

2 Por que os MDPs são úteis?

Os PDM são úteis porque podem capturar a dinâmica e as incertezas de sistemas complexos e fornecer uma maneira baseada em princípios de encontrar políticas ótimas ou quase ótimas. Uma política é uma função que mapeia cada estado para uma ação. Uma política ótima é aquela que maximiza o valor esperado da função objetivo, que pode ser a recompensa total, a recompensa descontada ou a recompensa média. Os MDPs também podem lidar com observabilidade parcial, estocástico e múltiplos objetivos, usando extensões como MDPs parcialmente observáveis (POMDPs), jogos de Markov e MDPs multiobjetivos.

3 Quais são os desafios dos PDM?

Os MDPs vêm com seu próprio conjunto de desafios, como a maldição da dimensionalidade, que é o crescimento exponencial do MDP à medida que o número de estados e ações aumenta. Isso pode ser resolvido com técnicas de aproximação, como aproximação de função, redes de iteração de valor ou aprendizado por reforço profundo. Além disso, os cientistas de dados devem especificar as funções de transição e recompensa para usar MDPs, que podem não ser conhecidas ou fáceis de obter em problemas do mundo real. Métodos livres de modelo como Q-learning ou gradiente de política podem ser usados neste caso, ou o modelo pode ser aprendido a partir de dados com redes bayesianas ou redes neurais. Por fim, os agentes precisam equilibrar exploração e exploração ao encontrar a política ideal, o que pode ser difícil quando as recompensas são escassas, atrasadas ou barulhentas. Estratégias de exploração como épsilon-greedy, softmax ou upper confidence bound podem ser usadas para resolver esse problema.

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