LearnNow™ Sistema di apprendimento automatico
Gli algoritmi di RL operano mediante un paradigma di ricompensa e penalità durante l'analisi dei dati.
L’apprendimento per rinforzo (RL - Reinforcement Learning) è una tecnica di machine learning (ML) che insegna al software a prendere decisioni mirate per ottenere i migliori risultati possibili, emulando il processo di apprendimento sperimentale e correttivo degli esseri umani.
Gli algoritmi di RL operano seguendo un paradigma di ricompensa e penalità durante l’analisi dei dati. Iterativamente, apprendono dal feedback ricevuto per ciascuna azione intrapresa e identificano autonomamente i percorsi di elaborazione più efficaci per raggiungere gli obiettivi prefissati.
Un prototipo di Reinforcement Learning:
- L’agente impara a prendere decisioni interagendo con l’ambiente. Questo ambiente può essere una simulazione, un contesto fisico o qualsiasi altro contesto in cui l’agente opera.
- L’agente riceve feedback sotto forma di premi o penalità e il suo compito è massimizzare i premi totali che riceve nel tempo.
Segue un processo di “trial-and-error”, osservando le conseguenze delle azioni e adattando il suo comportamento in base ai premi ricevuti. - Nel tempo, l’agente identifica le azioni che portano alla massima ricompensa e evita quelle che causano penalità.
- L’obiettivo dell’agente è raggiungere l’obiettivo nel minor numero di passaggi possibile.
L’RL è uno strumento potente per guidare i sistemi di Intelligenza Artificiale (IA) verso risultati ottimali, soprattutto in ambienti complessi e poco conosciuti.