L'apprendimento automatico comprende tre principali paradigmi di apprendimento, ciascuno adatto a diversi tipi di problemi. L'apprendimento per rinforzo è uno di questi, insieme all'apprendimento supervisionato e all'apprendimento non supervisionato.

Caratteristiche chiave dell'RL

• Nessun dato etichettato: l'RL non richiede coppie input-output predefinite ma apprende dall'esperienza;
• Apprendimento per tentativi ed errori: l'agente esplora diverse azioni e affina la propria strategia in base al feedback;
• Presa di decisioni sequenziale: l'RL è progettato per compiti in cui le decisioni attuali influenzano i risultati futuri;
• Massimizzazione della ricompensa: l'obiettivo dell'apprendimento è ottimizzare le ricompense a lungo termine piuttosto che la correttezza a breve termine.

Confronto tra i tre paradigmi di ML

Perché l'Apprendimento per Rinforzo è Diverso

L'apprendimento per rinforzo condivide alcune somiglianze con altri paradigmi, ma si distingue per il suo approccio unico al processo di apprendimento.

Apprendimento Supervisionato

Nell'apprendimento supervisionato, un dataset fornisce istruzioni esplicite su quale dovrebbe essere l'output corretto. Nell'apprendimento per rinforzo, non c'è supervisione esplicita—l'agente deve determinare le azioni migliori attraverso l'esperienza.

Apprendimento Non Supervisionato

L'apprendimento non supervisionato individua schemi nascosti nei dati senza obiettivi specifici. L'apprendimento per rinforzo apprende attraverso l'interazione con un ambiente per raggiungere un obiettivo esplicito (ad esempio, vincere una partita).