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portada Apprendimento per rinforzo (in Italian)
Type
Physical Book
Author
Publisher
Language
Italian
Pages
136
Format
Paperback
Dimensions
22.9x15.2x0.8 cm
Weight
0.21 kg.
ISBN13
9786206403326
Categories

Apprendimento per rinforzo (in Italian)

Satyanarayana S (Author) · Thayyaba Khatoon (Author) · N. V. Madhu Bindu (Author) · Edizioni Sapienza · Paperback

Apprendimento per rinforzo (in Italian) - S, Satyanarayana ; , Thayyaba Khatoon ; Bindu, N. V. Madhu

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Synopsis "Apprendimento per rinforzo (in Italian)"

Questo libro è strutturato in cinque unità, per offrire un'esperienza di apprendimento olistica. Il viaggio inizia con un'introduzione agli algoritmi bandit, esplorando concetti fondamentali come gli algoritmi Upper Confidence Bound (UCB) e Probably Approximately Correct (PAC). L'unità successiva introduce la struttura completa del Reinforcement Learning (RL), andando oltre gli algoritmi bandit per considerare le interazioni agente-ambiente su più fasi temporali. I processi decisionali di Markov (MDP) sono introdotti come struttura fondamentale per la modellazione di compiti decisionali sequenziali. La quarta unità tratta i metodi di programmazione dinamica, i metodi di differenza temporale (TD) e l'equazione di ottimalità di Bellman in RL. Questi concetti consentono agli agenti di pianificare, apprendere e ottimizzare efficacemente le proprie azioni. L'ultima unità esplora le tecniche avanzate di RL, come le tracce di ammissibilità, l'approssimazione delle funzioni, i metodi dei minimi quadrati, l'apprendimento Q adattato, la rete Q profonda (DQN) e gli algoritmi di gradiente delle politiche.

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