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Impara Che cos'è l'RL? | Teoria Fondamentale dell'RL
Introduzione al Reinforcement Learning
course content

Contenuti del Corso

Introduzione al Reinforcement Learning

Introduzione al Reinforcement Learning

1. Teoria Fondamentale dell'RL
2. Problema del Multi-Armed Bandit
3. Programmazione Dinamica
4. Metodi Monte Carlo
5. Apprendimento a Differenza Temporale

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Che 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

L'apprendimento per rinforzo (RL) è un paradigma del 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 a come esseri umani e animali apprendono attraverso le esperienze. Proprio 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 le azioni e apprende dal feedback per migliorare le sue 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 unicamente 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 di portafoglio e valutazione del rischio;
  • Sanità: l'RL supporta piani di trattamento personalizzati, chirurgia robotica e scoperta di farmaci;
  • Sistemi autonomi: l'RL abilita auto a guida autonoma, droni e sistemi di controllo del traffico adattivi;
  • Sistemi di raccomandazione: l'RL contribuisce a migliorare le raccomandazioni di contenuti personalizzati su piattaforme di streaming e e-commerce.
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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

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5. Apprendimento a Differenza Temporale

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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.

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Definizione

L'apprendimento per rinforzo (RL) è un paradigma del 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 a come esseri umani e animali apprendono attraverso le esperienze. Proprio 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 le azioni e apprende dal feedback per migliorare le sue 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 unicamente 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 di portafoglio e valutazione del rischio;
  • Sanità: l'RL supporta piani di trattamento personalizzati, chirurgia robotica e scoperta di farmaci;
  • Sistemi autonomi: l'RL abilita auto a guida autonoma, droni e sistemi di controllo del traffico adattivi;
  • Sistemi di raccomandazione: l'RL contribuisce a migliorare le raccomandazioni di contenuti personalizzati su piattaforme di streaming e e-commerce.
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