Dominando MDPs: Por que sua IA precisa da Propriedade de Markov para ter sucesso

Este guia explora a transição de problemas simples de multi-armed bandit para a estrutura robusta dos Processos de Decisão de Markov (MDPs). Ele define a propriedade de Markov , a suposição de que o futuro depende apenas do estado presente , e explica por que a representação de estado é a escolha de design mais crítica em RL. O artigo também aborda as limitações desta propriedade, introduzindo o conceito de Processos de Decisão de Markov Parcialmente Observáveis (POMDPs) para cenários onde o estado completo está oculto.