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Machine And Reinforcement Learning In Control Applications 2024/2025
Programma di Machine And Reinforcement Learning In Control Applications:
- Introduzione all’apprendimento per rinforzo,
- metodi non associativi di apprendimento,
- introduzione a processi decisionali Markoviani,
- programmazione dinamica,
- tecniche di apprendimento tabellari (Monte Carlo, alle differenze temporali, tracce di eleggibilità),
- utilizzo congiunto di tecniche di pianificazione e di apprendimento,
- tecniche di apprendimento basate su approssimazione funzionale (lineare e non-lineare),
- controllo ottimo basato sui dati per sistemi con spazio di stato e azioni continue,
- analisi di sistemi parzialmente osservabili,
- esempi di applicazione di tecniche di apprendimento per rinforzo a esempi pratici.