Apprendimento per rinforzo

Questo modulo esplora l’apprendimento per rinforzo, un tipo di apprendimento automatico in cui gli agenti imparano a prendere decisioni interagendo con un ambiente per massimizzare la ricompensa cumulativa. Copre concetti chiave come il processo decisionale di Markov, l’ottimizzazione delle politiche e i metodi basati sui valori, insieme ad applicazioni in aree come il gaming, la robotica e i sistemi autonomi.

Costruttore di curriculum

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Sutton, Richard S. e Andrew G. Barto. Apprendimento per rinforzo: un’introduzione. Seconda edizione. Serie di calcolo adattivo e apprendimento automatico. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 2018.

Kochenderfer, Mykel J., Tim A. Wheeler e Kyle H. Wray. Algoritmi per il processo decisionale. Cambridge, Massachusetts: La stampa del MIT, 2022.

Agarwal, Alekh, Nan Jiang e S. Kakade. “Apprendimento per rinforzo: teoria e algoritmi”, 2019.

https://www.semanticscholar.org/paper/Reinforcement-Learning%3A-Theory-and-Algorithms-Agarwal-Jiang/8ef87e938b53c7f3ffdf47dfc317aa9b82848535

Bertsekas, Dimitri P. Apprendimento per rinforzo e controllo ottimale. 2a stampa (comprese le revisioni redazionali). Belmont, Massachusetts: Athena Scientific, 2019.

Apprendimento per rinforzo

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Sutton, Richard S. e Andrew G. Barto. Apprendimento per rinforzo: un’introduzione. Seconda edizione. Serie di calcolo adattivo e apprendimento automatico. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 2018.

Kochenderfer, Mykel J., Tim A. Wheeler e Kyle H. Wray. Algoritmi per il processo decisionale. Cambridge, Massachusetts: La stampa del MIT, 2022.

Agarwal, Alekh, Nan Jiang e S. Kakade. “Apprendimento per rinforzo: teoria e algoritmi”, 2019.

Bertsekas, Dimitri P. Apprendimento per rinforzo e controllo ottimale. 2a stampa (comprese le revisioni redazionali). Belmont, Massachusetts: Athena Scientific, 2019.

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