Reinforcement learning

L'apprendimento per rinforzo è una branca dell'apprendimento automatico che si occupa di come intraprendere le azioni di un agente e capire come tali azioni hanno influenzato la ricompensa che riceve dall'esecuzione di quell'azione.

Esistono molti tipi diversi di algoritmi di apprendimento per rinforzo, tra cui l'iterazione del valore, il gradiente di policy e i metodi Monte Carlo. Il più popolare di questi è l'iterazione del valore, che utilizza un algoritmo di ottimizzazione per determinare l'azione migliore che un robot dovrebbe intraprendere dato il suo stato attuale, l'ambiente attuale e qualsiasi altra informazione a cui ha accesso (come il tipo di risultato che desidera).

E anche l'apprendimento per rinforzo profondo è una tecnica che utilizza reti neurali profonde per imparare dall'esperienza. Quando utilizzi il deep reinforcement learning, hai la possibilità di addestrare i tuoi modelli di machine learning con l'aiuto di un trainer umano che fornisce feedback sulle prestazioni del modello.

L'obiettivo di questa tecnica è sviluppare un algoritmo in grado di apprendere come eseguire un'attività senza essere esplicitamente programmato. L'apprendimento per rinforzo profondo funziona creando una rete neurale artificiale che impara a ottenere un risultato attraverso tentativi ed errori, nel tempo. Questo tipo di algoritmo ha un gran numero di livelli e nodi che gli consentono di imparare dall'esperienza così come da altri sistemi o situazioni simili.