Un’introduzione al Q-Learning con un esempio pratico di Python
- introduzione
- Un’introduzione all’apprendimento per rinforzo
2.1 Concetti chiave
2.2 Funzione Q
2.3 Valore Q
2.4 Q-Learning
2.5 L’equazione di Bellman
2.6 Esplorazione contro sfruttamento
2.7 Tabella Q - Il problema del prezzo dinamico
3.1 Dichiarazione problema
3.2 Implementazione - Conclusioni
- Riferimenti
In questo post, introduciamo i concetti fondamentali del Reinforcement Learning e ci immergiamo nel Q-Learning, un approccio che consente agli agenti intelligenti di apprendere politiche ottimali prendendo decisioni informate basate su ricompense ed esperienze.
Condividiamo anche un esempio pratico di Python costruito da zero. In particolare, formiamo un agente a padroneggiare l’arte del pricing, aspetto cruciale del business, affinché possa imparare a massimizzare il profitto.
Senza ulteriori indugi, iniziamo il nostro viaggio.
2.1 Concetti chiave
Il Reinforcement Learning (RL) è un’area del Machine Learning in cui un agente impara a svolgere un’attività per tentativi ed errori.
In breve, l’agente tenta azioni a cui è associato un feedback positivo o negativo attraverso un meccanismo di ricompensa. L’agente adatta il proprio comportamento per massimizzare la ricompensa, imparando così la migliore linea d’azione per raggiungere l’obiettivo finale.
Introduciamo i concetti chiave di RL attraverso un esempio pratico. Immagina un gioco arcade semplificato, in cui un gatto dovrebbe navigare in un labirinto per raccogliere tesori (un bicchiere di latte e un gomitolo) evitando i cantieri:
- IL agente è quello che sceglie il corso delle azioni. Nell’esempio l’agente è il giocatore che controlla il joystick decidendo la prossima mossa del gatto.
- IL ambiente è il…
