Che cos'è l'RL?
Per ottenere il massimo da questo corso, è necessario possedere una solida comprensione della matematica (in particolare della teoria delle probabilità). È inoltre utile avere familiarità con i concetti base del machine learning e con NumPy.
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
L'agente è il decisore nel sistema RL. Osserva l'ambiente, seleziona azioni e apprende dal feedback per migliorare le prestazioni future.
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 dell'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 portafogli 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 contribuisce a migliorare le raccomandazioni di contenuti personalizzati su piattaforme di streaming e e-commerce.
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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?
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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
L'agente è il decisore nel sistema RL. Osserva l'ambiente, seleziona azioni e apprende dal feedback per migliorare le prestazioni future.
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 dell'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 portafogli 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;
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