Il progetto descrive un esempio pratico di come l'apprendimento per rinforzo (Reinforcement Learning, RL) può essere applicato per guidare un agente attraverso un ambiente semplice, utilizzando Python come linguaggio di programmazione. Il software sviluppato implementa un modello di apprendimento Q-learning, uno dei metodi più noti e utilizzati nell'ambito del machine learning per insegnare ai computer come prendere decisioni ottimali in un determinato contesto.
Il Q-learning è una tecnica di apprendimento per rinforzo che non richiede un modello dell'ambiente e può gestire problemi con transizioni probabilistiche e ricompense. L'obiettivo è trovare una politica che indichi all'agente quale azione eseguire in base allo stato attuale per massimizzare la ricompensa totale futura.
Il software sviluppato in Python utilizza il modulo Tkinter per la visualizzazione grafica, insieme a NumPy e pandas per la gestione dei dati e dei calcoli. L'ambiente è rappresentato da un mondo unidimensionale dove l'agente (un "cane") deve raggiungere un obiettivo (un "panino") muovendosi da sinistra a destra.
- Ambiente: Un mondo unidimensionale con 5 stati, dove l'ultimo stato contiene il premio.
- Agente: Rappresentato da un'immagine di un cane che deve imparare a navigare nell'ambiente per trovare il premio.
- Ricompense: L'agente riceve una ricompensa quando raggiunge l'obiettivo, incentivandolo a imparare il percorso ottimale.
- Q-Table: Una tabella che tiene traccia del valore di ogni azione in ogni stato, permettendo all'agente di apprendere attraverso l'esperienza.
Il programma inizia con la creazione dell'interfaccia grafica e l'inizializzazione della Q-table. Per ogni episodio, l'agente sceglie un'azione (muoversi a sinistra o a destra) in base alla politica epsilon-greedy, che bilancia l'esplorazione di nuove azioni con l'esploitation delle azioni già conosciute per essere vantaggiose. L'ambiente fornisce feedback all'agente sotto forma di stato successivo e ricompensa, che viene utilizzato per aggiornare la Q-table. Questo processo si ripete per un numero prefissato di episodi, con l'obiettivo di ottimizzare la politica dell'agente per massimizzare le ricompense future.
Attraverso l'iterazione e l'apprendimento da esperienze passate, l'agente migliora gradualmente la sua strategia fino a trovare il percorso più efficiente verso il premio. Questo esempio illustra come il Q-learning possa essere applicato a problemi semplici di navigazione, fornendo una base per esplorare applicazioni più complesse dell'apprendimento per rinforzo.
L'applicazione pratica del Q-learning in questo esempio dimostra il potenziale dell'apprendimento per rinforzo nel risolvere problemi di decisione sequenziale. Anche se il contesto utilizzato è semplice, le tecniche e i principi applicati possono essere estesi a contesti più complessi, aprendo la strada a sviluppi futuri nel campo dell'intelligenza artificiale e della robotica.
https://www.domsoria.com/2018/12/reinforcement-learning-apprendimento-con-rinforzo-prima-parte/
https://www.domsoria.com/2019/08/reinforcement-learning-apprendimento-con-rinforzo-seconda-parte/