Apprendimento per rinforzo nella robotica e nei sistemi autonomi
Lo stato dell'arte
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L'apprendimento per rinforzo (RL) è emerso come approccio trasformativo nel campo dei sistemi autonomi, consentendo un processo decisionale e di controllo intelligente nella robotica, nelle auto a guida autonoma, nella sanità, nell'automazione industriale e nelle infrastrutture intelligenti. Nel corso di questa trattazione, abbiamo esplorato i concetti fondamentali, le metodologie, le sfide e le applicazioni reali della RL nei sistemi autonomi, evidenziandone sia il potenziale che i limiti. L'applicazione della RL nella robotica e nei sistemi autonomi si basa sui processi decisionali di Mark...
L'apprendimento per rinforzo (RL) è emerso come approccio trasformativo nel campo dei sistemi autonomi, consentendo un processo decisionale e di controllo intelligente nella robotica, nelle auto a guida autonoma, nella sanità, nell'automazione industriale e nelle infrastrutture intelligenti. Nel corso di questa trattazione, abbiamo esplorato i concetti fondamentali, le metodologie, le sfide e le applicazioni reali della RL nei sistemi autonomi, evidenziandone sia il potenziale che i limiti. L'applicazione della RL nella robotica e nei sistemi autonomi si basa sui processi decisionali di Markov (MDP), che forniscono un quadro strutturato per il processodecisionale sequenziale . Lo sviluppo di metodi basati sui valori, come le Deep Q Networks (DQN), e di approcci basati sulle politiche, come i metodi Policy Gradient e Actor Critic, ha permesso a robot e agenti autonomi di apprendere comportamenti complessi attraverso prove ed errori. Inoltre, le tecniche RL model free e model based offrono diversi compromessi in termini di efficienza e adattabilità del campione, aprendo la strada a controllori basati sull'apprendimento più versatili e pratici.
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