Guida del Praticante all’Apprendimento per Rinforzo

Guida del Praticante all'Apprendimento per Rinforzo Il Tuo Manuale Essenziale

Fai i tuoi primi passi nella scrittura di agenti IA vincenti nel gioco

Nell’apprendimento automatico, gli scienziati dei dati navigano principalmente nei territori dell’apprendimento supervisionato e non supervisionato. Tuttavia, esiste un sottocampo distintivo e interessante: il reinforcement learning!

Nel reinforcement learning, cerchiamo di insegnare a un cosiddetto agente come navigare nelle complessità dei giochi, posizionandolo all’interno di un ambiente simulato in cui esplora strategie, riceve ricompense per le mosse ben riuscite e affronta penalità per gli errori.

Un risultato prominente del campo del reinforcement learning è AlphaGo, un modello che ha battuto i campioni mondiali di Go, un gioco più complesso degli scacchi.

La cosa fantastica del reinforcement learning è che non dobbiamo dire all’agente come vincere. Dobbiamo solo dirgli cosa rappresenta la vittoria o la sconfitta.

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Ad esempio, negli scacchi, la vittoria si raggiunge mettendo in scacco il re dell’avversario, ed è l’unica guida che forniamo. Nessuna istruzione esplicita sull’importanza delle regine o l’irrilevanza dei pedoni: l’agente deduce da sé queste sfumature.

E non è limitato ai giochi tradizionali; praticamente tutto può essere considerato un gioco. Che si tratti di un classico gioco da tavolo, di un videogioco o di uno scenario aziendale, come determinare l’annuncio più efficace per un cliente, il reinforcement learning è in gioco. Nello scenario aziendale, l’agente potrebbe ottenere ricompense per gli acquisti di successo da parte del cliente, ricompense minori per i clic sugli annunci e affrontare penalità quando gli annunci vengono ignorati da un cliente. Diventa un gioco strategico per l’agente, ottimizzando le ricompense, che, in un contesto aziendale, si traducono in ricavi.

In questo articolo, non approfondirò troppo la teoria matematica del reinforcement learning. Voglio darti l'<strong'intuizione codice="" di="" e="" il="" lavoro per iniziare. A tal fine, utilizzerò la fantastica libreria gymnasium che fornisce alcuni ambienti di gioco interessanti che i nostri agenti possono imparare a padroneggiare.