Apprendimento per rinforzo
Verificato
Aggiornato il 10/09/2026
Significato di «Apprendimento per rinforzo»
Paradigma di machine learning in cui un agente interagisce con un ambiente e impara per tentativi ed errori, ricevendo ricompense o penalità. L'obiettivo è apprendere una politica che massimizzi la ricompensa cumulativa attesa nel tempo; algoritmi tipici sono il Q-learning e i metodi policy gradient.
Fonti: Sutton & Barto, Reinforcement Learning: An Introduction; Wikipedia EN Reinforcement learning · Verificato il 2026-09-10
Domande frequenti su Apprendimento per rinforzo
Cosa significa «Apprendimento per rinforzo»?
Paradigma di machine learning in cui un agente interagisce con un ambiente e impara per tentativi ed errori, ricevendo ricompense o penalità. L'obiettivo è apprendere una politica che massimizzi la ricompensa cumulativa attesa nel tempo; algoritmi tipici sono il Q-learning e i metodi policy gradient.
A quale glossario appartiene «Apprendimento per rinforzo»?
«Apprendimento per rinforzo» fa parte del glossario Machine Learning, nella categoria Intelligenza Artificiale di Glossario Italiano.