Introduzione al Reinforcement Learning

Contenuti del Corso

Introduzione al Reinforcement Learning

Introduzione al Reinforcement Learning

1. Teoria Fondamentale dell'RL

Che cos'è l'RL?RL Rispetto ad Altri Paradigmi di Apprendimento Processo Decisionale di Markov Episodi e Ritorni Modello, Politica e Valori Esplorazione vs Sfruttamento Basi di Gymnasium Sfida: Configurazione di un Ambiente

2. Problema del Multi-Armed Bandit

Introduzione al Problema Valori d'Azione Algoritmo Epsilon-Greedy Algoritmo del Limite Superiore di Confidenza Algoritmo dei Banditi a Gradiente Sfida: Multi-Armed Banditi

3. Programmazione Dinamica

Che cos'è la programmazione dinamica?Equazioni di Bellman Condizioni di Ottimalità Valutazione della Policy Miglioramento della Policy Iterazione Generalizzata delle Politiche Iterazione delle Politiche Iterazione del Valore Sfida: Programmazione Dinamica

4. Metodi Monte Carlo

Cosa Sono i Metodi Monte Carlo?Stima della Funzione di Valore Controllo Monte Carlo Approcci di Esplorazione Controllo Monte Carlo On-Policy Controllo Monte Carlo Off-Policy Implementazioni Incrementali Sfida: Metodi Monte Carlo

5. Apprendimento a Differenza Temporale

Che cos'è l'Apprendimento a Differenza Temporale?TD(0): Stima della Funzione di Valore SARSA: Apprendimento TD On-Policy Q-Learning: Apprendimento TD Off-Policy Generalizzazione dell'Apprendimento TD Sfida: Apprendimento a Differenza Temporale

Sfida: Metodi Monte Carlo

Sfida

Tutto è chiaro?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 4. Capitolo 8

Chieda ad AI

Chieda ad AI

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

Contenuti del Corso

Introduzione al Reinforcement Learning

Introduzione al Reinforcement Learning

1. Teoria Fondamentale dell'RL

Che cos'è l'RL?RL Rispetto ad Altri Paradigmi di Apprendimento Processo Decisionale di Markov Episodi e Ritorni Modello, Politica e Valori Esplorazione vs Sfruttamento Basi di Gymnasium Sfida: Configurazione di un Ambiente

2. Problema del Multi-Armed Bandit

Introduzione al Problema Valori d'Azione Algoritmo Epsilon-Greedy Algoritmo del Limite Superiore di Confidenza Algoritmo dei Banditi a Gradiente Sfida: Multi-Armed Banditi

3. Programmazione Dinamica

Che cos'è la programmazione dinamica?Equazioni di Bellman Condizioni di Ottimalità Valutazione della Policy Miglioramento della Policy Iterazione Generalizzata delle Politiche Iterazione delle Politiche Iterazione del Valore Sfida: Programmazione Dinamica

4. Metodi Monte Carlo

Cosa Sono i Metodi Monte Carlo?Stima della Funzione di Valore Controllo Monte Carlo Approcci di Esplorazione Controllo Monte Carlo On-Policy Controllo Monte Carlo Off-Policy Implementazioni Incrementali Sfida: Metodi Monte Carlo

5. Apprendimento a Differenza Temporale

Che cos'è l'Apprendimento a Differenza Temporale?TD(0): Stima della Funzione di Valore SARSA: Apprendimento TD On-Policy Q-Learning: Apprendimento TD Off-Policy Generalizzazione dell'Apprendimento TD Sfida: Apprendimento a Differenza Temporale

Sfida: Metodi Monte Carlo

Sfida

Tutto è chiaro?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 4. Capitolo 8

some-alt