Deep Q-learning (DQN): Reti Neurali, RL e Trading Algoritmico
L'apprendimento per rinforzo (RL) ha segnato passi da gigante nella capacità delle macchine di apprendere decisioni ottimali in ambienti dinamici. Tra le sue innovazioni più dirompenti, il Deep Q-learning (DQN) spicca come la soluzione che ha permesso al Q-learning tradizionale di superare la "maledizione della dimensionalità", integrando con successo...
Algoritmo Hill Climbing: Ottimizzazione & Trading con RL in Mercati Volatili
Quando si tratta di guidare sistemi intelligenti attraverso paesaggi decisionali complessi e in continua evoluzione, l'algoritmo Hill Climbing (letteralmente "scalata della collina") si rivela una delle metodologie di ottimizzazione più dirette e intuitive. Nonostante la sua semplicità concettuale, che lo rende paragonabile a una ricerca cieca del punto più...
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