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L'agente impara attraverso tentativi ed errori, ottimizzando le decisioni per massimizzare la ricompensa nel tempo.
Il Reinforcement Learning permette ai sistemi di imparare comportamenti ottimali attraverso l'interazione con l'ambiente, senza bisogno di esempi pre-etichettati.
Ottimizzazione Autonoma
L'algoritmo trova automaticamente le strategie migliori attraverso l'esplorazione e lo sfruttamento delle conoscenze acquisite.
Adattamento Continuo
Il sistema si adatta dinamicamente ai cambiamenti dell'ambiente, migliorando costantemente le proprie performance.
Decisioni in Tempo Reale
Capacità di prendere decisioni ottimali in scenari complessi e dinamici, dalla robotica al trading algoritmico.
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La Computer Vision permette alle macchine di interpretare e comprendere il mondo visivo con precisione superiore all'occhio umano.
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AI che comprende, analizza e genera testo umano con precisione e contesto.
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