Apprendimento per Rinforzo
term_id: reinforcement_learning
Category: basic_concepts
Definition
L’Apprendimento per Rinforzo (RL) è un ramo dell’apprendimento automatico focalizzato su come gli agenti intelligenti dovrebbero agire in un ambiente per massimizzare la ricompensa cumulativa. A differenza dell’apprendimento supervisionato…
Summary
L’Apprendimento per Rinforzo è un tipo di apprendimento automatico in cui gli agenti imparano a prendere decisioni interagendo con un ambiente per massimizzare le ricompense.
Key Concepts
- Agente
- Ambiente
- Politica
- Funzione di Ricompensa
- Spazio degli Stati
Use Cases
- Guida autonoma
- IA per giochi (es. AlphaGo)
- Sistemi di raccomandazione