Breve nota riassuntiva sul Reinforcement Learning
Il Reinforcement Learning è un tipo di apprendimento automatico in cui un agente impara a prendere decisioni interagendo con l’ambiente. L’agente riceve un feedback sotto forma di premi o penalità in base alle sue azioni, consentendogli di apprendere la strategia ottimale per massimizzare le ricompense a lungo termine.
I concetti principali del Reinforcement Learning includono l’agente, il decisore, l’ambiente con cui l’agente interagisce, le azioni che l’agente può intraprendere, le ricompense che l’agente riceve in base alle sue azioni e la politica, che definisce la strategia dell’agente per prendere decisioni.
Gli algoritmi di Reinforcement Learning consentono all’agente di imparare dall’esperienza, migliorando gradualmente le sue capacità decisionali nel tempo. Tra gli algoritmi di apprendimento più diffusi vi sono il Q-learning, le Deep Q Networks (DQN) e i metodi Policy Gradient.
Questi algoritmi trovano applicazione in diversi campi, come la robotica, i giochi, la finanza e l’assistenza sanitaria, dove il processo decisionale autonomo è fondamentale. Comprendendo i concetti fondamentali di questo approccio all’apprendimento, gli sviluppatori possono creare sistemi intelligenti in grado di apprendere e adattarsi ad ambienti complessi.
Riferimenti
- Bonaccorso G., Mastering Machine Learning Algorithms (2nd Edition), Packt Publishing, 2020
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