L’apprendimento per rinforzo nelle machine learning (Reinforcement Learning in inglese) mi affascina molto.

Sarà che una volta eravamo convinti che l’intelligenza artificiale potesse solo fare quello che le avevamo imposto e programmato di fargli fare.

Invece attraverso la machine learning si è scoperto che l’intelligenza artificiale è in grado di imparare dall’esperienza proprio come facciamo noi e facendo anche molti errori 😅😂.

La machine learning con rinforzo è una tecnica di apprendimento automatico che prevede l’interazione di un agente con un ambiente per apprendere una strategia ottimale per massimizzare una ricompensa.

L’obiettivo dell’apprendimento per rinforzo è quello di sviluppare un algoritmo che possa apprendere da un feedback continuo e migliorare le sue prestazioni nel tempo.

Mi è piaciuto molto questo tipo di impostazione, perché mi ha ricordato quello che come genitori ci hanno insegnato di fare con i nostri figli, ovvero che il rinforzo positivo serve sempre ad ottenere buoni risultati.

In pratica, l’agente interagisce con l’ambiente eseguendo azioni e ricevendo una ricompensa in base alla sua performance.

L’obiettivo dell’agente è di apprendere una strategia che massimizzi la ricompensa a lungo termine.

L’apprendimento per rinforzo è ampiamente utilizzato in molte applicazioni, come: la robotica, i giochi, la gestione delle risorse, la pubblicità online e molte altre.

Ad esempio, gli algoritmi di apprendimento per rinforzo possono essere utilizzati per insegnare a un robot come eseguire un’azione complessa come camminare o per ottimizzare la strategia di offerta in una campagna pubblicitaria online.

Ci sono diversi algoritmi di apprendimento per rinforzo, tra cui:

Q-learning, SARSA, Actor-Critic e Deep Reinforcement Learning.

Inoltre, esistono anche diversi strumenti e framework di apprendimento per rinforzo disponibili per semplificare la creazione e l’implementazione di algoritmi di apprendimento per rinforzo.