Daily Archives: Jul 2, 2025

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...

Nel panorama in continua evoluzione dell'intelligenza artificiale e del machine learning, il Q-learning discretizzato si afferma come uno degli algoritmi più influenti e studiati nell'ambito dell'apprendimento per rinforzo (RL). Questo algoritmo model-free detiene un'importanza cruciale in quanto non richiede una conoscenza preesistente delle complesse dinamiche dell'ambiente, come le probabilità...

Il Processo Decisionale di Markov (MDP) è un potente quadro matematico impiegato per modellare situazioni decisionali in cui i risultati sono influenzati sia dalla casualità che dalle scelte di un decisore. Questo modello è particolarmente rilevante in contesti dinamici e incerti, come i mercati finanziari, dove può essere utilizzato...