Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Impara Che cos'è l'RL? | Teoria Fondamentale dell'RL
Introduzione All'apprendimento per Rinforzo

bookChe cos'è l'RL?

Per ottenere il massimo da questo corso, è necessario possedere una solida comprensione della matematica (in particolare della teoria della probabilità). È inoltre utile avere familiarità con i concetti base del machine learning e con NumPy.

Note
Definizione

Il reinforcement learning (RL) è un paradigma di machine learning focalizzato principalmente su compiti di decisione e controllo, in cui un agente apprende strategie ottimali interagendo con un ambiente e massimizzando le ricompense cumulative.

L'apprendimento per rinforzo è fortemente ispirato alla psicologia comportamentale, in particolare al modo in cui esseri umani e animali apprendono attraverso le esperienze. Così come un cane impara a sedersi quando riceve premi per un comportamento corretto, un agente RL apprende ricevendo ricompense per le sue azioni.

Agente e Ambiente

Note
Definizione

L'agente è il decisore nel sistema RL. Osserva l'ambiente, seleziona azioni e apprende dal feedback per migliorare le proprie prestazioni future.

Note
Definizione

L'ambiente rappresenta tutto ciò con cui l'agente interagisce. Risponde alle azioni dell'agente e fornisce feedback sotto forma di nuovi stati e ricompense.

L'agente è solamente responsabile di prendere decisioni — selezionando azioni in base alle proprie osservazioni e apprendendo dai risultati ottenuti — mentre l'ambiente stabilisce le regole di interazione.

Applicazioni del RL

L'apprendimento per rinforzo è ampiamente utilizzato in diversi settori in cui il processo decisionale in condizioni di incertezza è fondamentale. Alcune applicazioni chiave includono:

  • Robotica: l'RL aiuta i robot ad apprendere compiti complessi come afferrare oggetti, locomozione e automazione industriale;
  • AI nei giochi: l'RL alimenta agenti AI in giochi come scacchi, Go e Dota 2, raggiungendo prestazioni superiori a quelle umane;
  • Finanza: l'RL ottimizza strategie di trading, gestione del portafoglio e valutazione del rischio;
  • Sanità: l'RL supporta piani di trattamento personalizzati, chirurgia robotica e scoperta di farmaci;
  • Sistemi autonomi: l'RL consente auto a guida autonoma, droni e sistemi di controllo del traffico adattivi;
  • Sistemi di raccomandazione: l'RL migliora le raccomandazioni di contenuti personalizzati su piattaforme di streaming ed e-commerce.
question mark

A quale compito applicheresti l'apprendimento per rinforzo?

Select the correct answer

Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 1. Capitolo 1

Chieda ad AI

expand

Chieda ad AI

ChatGPT

Chieda pure quello che desidera o provi una delle domande suggerite per iniziare la nostra conversazione

Suggested prompts:

Can you explain the difference between an agent and an environment in reinforcement learning?

What are some other real-world examples of reinforcement learning applications?

How does reinforcement learning differ from supervised learning?

Awesome!

Completion rate improved to 2.7

bookChe cos'è l'RL?

Scorri per mostrare il menu

Per ottenere il massimo da questo corso, è necessario possedere una solida comprensione della matematica (in particolare della teoria della probabilità). È inoltre utile avere familiarità con i concetti base del machine learning e con NumPy.

Note
Definizione

Il reinforcement learning (RL) è un paradigma di machine learning focalizzato principalmente su compiti di decisione e controllo, in cui un agente apprende strategie ottimali interagendo con un ambiente e massimizzando le ricompense cumulative.

L'apprendimento per rinforzo è fortemente ispirato alla psicologia comportamentale, in particolare al modo in cui esseri umani e animali apprendono attraverso le esperienze. Così come un cane impara a sedersi quando riceve premi per un comportamento corretto, un agente RL apprende ricevendo ricompense per le sue azioni.

Agente e Ambiente

Note
Definizione

L'agente è il decisore nel sistema RL. Osserva l'ambiente, seleziona azioni e apprende dal feedback per migliorare le proprie prestazioni future.

Note
Definizione

L'ambiente rappresenta tutto ciò con cui l'agente interagisce. Risponde alle azioni dell'agente e fornisce feedback sotto forma di nuovi stati e ricompense.

L'agente è solamente responsabile di prendere decisioni — selezionando azioni in base alle proprie osservazioni e apprendendo dai risultati ottenuti — mentre l'ambiente stabilisce le regole di interazione.

Applicazioni del RL

L'apprendimento per rinforzo è ampiamente utilizzato in diversi settori in cui il processo decisionale in condizioni di incertezza è fondamentale. Alcune applicazioni chiave includono:

  • Robotica: l'RL aiuta i robot ad apprendere compiti complessi come afferrare oggetti, locomozione e automazione industriale;
  • AI nei giochi: l'RL alimenta agenti AI in giochi come scacchi, Go e Dota 2, raggiungendo prestazioni superiori a quelle umane;
  • Finanza: l'RL ottimizza strategie di trading, gestione del portafoglio e valutazione del rischio;
  • Sanità: l'RL supporta piani di trattamento personalizzati, chirurgia robotica e scoperta di farmaci;
  • Sistemi autonomi: l'RL consente auto a guida autonoma, droni e sistemi di controllo del traffico adattivi;
  • Sistemi di raccomandazione: l'RL migliora le raccomandazioni di contenuti personalizzati su piattaforme di streaming ed e-commerce.
question mark

A quale compito applicheresti l'apprendimento per rinforzo?

Select the correct answer

Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 1. Capitolo 1
some-alt