Fondamenti dell'apprendimento per rinforzo

Descrizione

Il rinforzo dell'apprendimento è un sottocampo dell'apprendimento automatico, ma è anche un formalismo generico per il processo decisionale automatizzato e l'IA. Questo corso ti introduce alle tecniche di apprendimento statistico in cui un agente intraprende esplicitamente azioni e interagisce con il mondo. Comprendere l'importanza e le sfide degli agenti di apprendimento che prendono le decisioni è di vitale importanza oggi, con sempre più aziende interessate agli agenti interattivi e al processo decisionale intelligente.

Questo corso ti introduce ai fondamenti dell'apprendimento per rinforzo. Al termine di questo corso, dovrai:
- Formalizzare i problemi come processi decisionali di Markov
- Comprendere i metodi di esplorazione di base e il compromesso tra esplorazione e sfruttamento
- Comprendere le funzioni del valore, come strumento generico per un processo decisionale ottimale
- Sapere come implementare la programmazione dinamica come un approccio risolutivo efficiente a un problema di controllo industriale

Questo corso ti insegna i concetti chiave dell'apprendimento per rinforzo, alla base di algoritmi classici e moderni in RL. Dopo aver completato questo corso, sarai in grado di iniziare a utilizzare RL per problemi reali, in cui hai o puoi specificare l'MDP.

Questo è il primo corso della specializzazione sull'apprendimento per rinforzo.