Reinforcement-Learning

Repositório para a disciplina de Reinforcement Learning ministrada pelo professor Flávio Coelho

RL_with_llm.ipynb:

Aprendizado por reforço para limpeza de dados com dois agentes (Codificador e Revisor), integrando um modelo de linguagem para gerar e avaliar código de limpeza conforme solicitado na disciplina.

RL.ipynb:

Aprendizado por reforço mais tradicional, sem LLM, para imputação de dados faltantes em um DataFrame, usando agentes simples (Random, Q-Learning, SARSA) e avaliando o desempenho quantitativamente. Nesse Notebook utilizamos um modelo BaseLine a fim de explorar problemas com o RL utilizando LLM.

Link Apresentacao:

https://www.canva.com/design/DAGYzSsypDc/9QrKZu1blIm-wizIFWDqLw/view?utm_content=DAGYzSsypDc&utm_campaign=designshare&utm_medium=link&utm_source=editor