Andere Kunden interessierten sich auch für
![Verso modelli di test che propagano il cambiamento nei sistemi software adattivi]( "Verso modelli di test che propagano il cambiamento nei sistemi software adattivi")
Verso modelli di test che propagano il cambiamento nei sistemi software adattivi40,99 €![Ingegneria neuromorfica: informatica e sistemi ispirati al cervello]( "Ingegneria neuromorfica: informatica e sistemi ispirati al cervello")
Ingegneria neuromorfica: informatica e sistemi ispirati al cervello39,99 €![Tolleranza ai guasti nei sistemi software]( "Tolleranza ai guasti nei sistemi software")
Tolleranza ai guasti nei sistemi software48,99 €![Applicazione del software del sistema di gestione del magazzino nella gestione delle scorte di prodotti finiti in azienda]( "Applicazione del software del sistema di gestione del magazzino nella gestione delle scorte di prodotti finiti in azienda")
Applicazione del software del sistema di gestione del magazzino nella gestione delle scorte di prodotti finiti in azienda26,99 €![Applicazione della RNA per il rilevamento dei guasti nella linea di trasmissione]( "Applicazione della RNA per il rilevamento dei guasti nella linea di trasmissione")
Applicazione della RNA per il rilevamento dei guasti nella linea di trasmissione32,99 €![Anaís: modello per aiutare il processo decisionale nei casi clinici]( "Anaís: modello per aiutare il processo decisionale nei casi clinici")
Anaís: modello per aiutare il processo decisionale nei casi clinici36,99 €![Scambi di prestazioni nella memoria transazionale del software]( "Scambi di prestazioni nella memoria transazionale del software")
Scambi di prestazioni nella memoria transazionale del software26,99 €
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.