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Sutton – Reinforcement Learning

Libro adottato a Statale di Milano, a.a. 2026/2027 · 1 canale

«Sutton – Reinforcement Learning» è adottato per Controllo Stocastico e Ottimizzazione dal prof. Andrea Cosso (Matematica (magistrale) – Statale di Milano).

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Come lo indica il docente: R. S. Sutton, A. G. Barto. Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press, 2018, 2nd ed

Chi lo adotta

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Controllo Stocastico e Ottimizzazione – Prof. Andrea Cosso Canale unico

Corso di laurea: Matematica (magistrale) · Laurea magistrale (LM-40) · esame facoltativo · 6 CFU

Statale di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · 6 CFU · apri nel catalogo · Matematica (magistrale) · 1º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Altro materiale didattico sarà costituito da dispense del docente, disponibili liberamente sul sito web del corso.

Argomenti del programma: 1) Controllo ottimo stocastico a tempo discreto e reinforcement learning. Processi decisionali di Markov: orizzonte finito, orizzonte stocastico, orizzonte infinito. Funzioni valore e relative equazioni di Bellman. Funzioni valore stato-azione. Policy evaluation, policy improvement, policy iteration, value iteration. Introduzione agli algoritmi di tipo model-free. Metodi Monte Carlo e temporal-difference.

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