A proposta desta obra é apresentar o algoritmo Soft Actor-Critic (SAC), desde a história do aprendizado por reforço até a construção de agentes capazes de executar ações contínuas. A exposição avança dos conceitos para as equações, dos códigos para os gráficos e dos resultados para sua interpretação.
A parte prática utiliza Python, Gymnasium e Stable-Baselines3. São apresentados dois ambientes clássicos e cinco ambientes personalizados, seguidos por três estudos comparativos sobre a temperatura de entropia, o desconto temporal e a capacidade do replay buffer.
Os resultados desta edição derivam de uma execução didática com seed 42. Os sete primeiros exemplos utilizaram 2.500 passos por treinamento, e as comparações utilizaram 1.800 passos por variante. O objetivo é explicar como os mecanismos funcionam; não se deve confundir essa execução demonstrativa com um benchmark estatístico.
| Number of Pages | 119 |
| Edition | 1 (2026) |
| Format | A5 (148x210) |
| Binding | Paperback with Flaps |
| Paper Type | Estucado Mate 150g |
| Language | Portuguese |
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