Reinforcement Learning
/ˌriːɪnˈfɔːrsmənt ˈlɜːrnɪŋ/
Un paradigma di machine learning dove gli agenti apprendono interagendo con un ambiente e ricevendo ricompense o penalità.
In English: Reinforcement LearningGli agenti RL apprendono policy ottimali attraverso trial and error. Concetti chiave includono stati, azioni, ricompense e Q-learning. Usato in game playing (AlphaGo), robotica e sistemi autonomi.
Esempi
- AlphaGo che batte campioni mondiali
- Sistemi di controllo robotico
- Decisioni guida autonoma