Intelligenza artificiale/Apprendimento con rinforzo: differenze tra le versioni

L'apprendimento per rinforzo è una filosofia di programmazione che punta a realizzare algoritmi in grado di apprendere e adattarsi alle mutazioni dell'ambiente. Questa tecnica di programmazione si basa sul presupposto di potere ricevere degli stimoli dall'esterno a seconda delle scelte dell'algoritmo. Quindi una scelta corretta comporterà un premio mentre una scelta scorretta porterà ad una penalizzazione del sistema. L'obiettivo del sistema è il raggiungimento del maggior premio possibile e di conseguenza del migliore risultato possibile. Le tecniche legate all'apprendimento per rinforzo si dividono in due categorie: