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.
Grazie per i tuoi commenti!
Chieda ad AI
Chieda ad AI
Chieda pure quello che desidera o provi una delle domande suggerite per iniziare la nostra conversazione
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
Che 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 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.
Grazie per i tuoi commenti!