Aplicação de Agendamento de Revisões Utilizando Aprendizado por Reforço

Esse repositório hospeda o back-end da aplicação de agendamento de revisões utilizando aprendizado por reforço e repetição espaçada. O aprendizado por reforço é implementado utilizando o Q-Learning (Os parâmentros definidos pelo Q-learning podem ser encontrados em: agente/agente.py).
A implementação contempla o Agente (calcula o novo EF do card), pelo Ambiente (calcula a recompensa e fornece um estado ao agente) e pela API (faz comunicação com o protótipo da Interface do usuário).
O repositório do protótipo da interface do usuário pode ser encontrada nesse link.

Requisitos de software:

• Python 3.6+
• pip3
• MongoDB

Configuração do Mongo

• O mongoDB deve estar com o serviço rodando no endereço localhost (127.0.0.1) na porta 27017.
• Deve ser criado um banco de dados com o nome 'arali', assim como uma coleção com o nome: 'estado'.

Dependências em Python

São especificadas no arquivo requirements.txt