{"product_id":"n-s-usha-apprendimento-per-rinforzo-nella-robotica-e-nei-sistemi-autonomi-9786209108402","title":"Apprendimento per rinforzo nella robotica e nei sistemi autonomi","description":"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.","brand":"Edizioni Sapienza","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53760375816534,"sku":null,"price":0.0,"currency_code":"EUR","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0925\/5829\/5382\/files\/product_image_9786209108402_1.jpg?v=1781798982","url":"https:\/\/www.momoxbooks.com\/products\/n-s-usha-apprendimento-per-rinforzo-nella-robotica-e-nei-sistemi-autonomi-9786209108402","provider":"momoxbooks","version":"1.0","type":"link"}