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L'AI agentica è un ramo avanzato dell'intelligenza artificiale che consente ai sistemi di agire in modo autonomo, prendere decisioni e portare a termine compiti complessi con una supervisione umana minima. A differenza dell'AI tradizionale, i sistemi agentici analizzano i dati, si adattano ad ambienti dinamici ed eseguono processi multi-step con autonomia ed efficienza.
L'Apprendimento Automatico (ML) è una sottocategoria dell'intelligenza artificiale (AI) che consente alle macchine di apprendere dai dati, identificare schemi, fare previsioni e migliorare il processo decisionale nel tempo senza una programmazione esplicita.
L'apprendimento per rinforzo (RL) è un sottoinsieme del machine learning focalizzato sull'addestramento di agenti a prendere sequenze di decisioni all'interno di un ambiente, imparando comportamenti ottimali attraverso feedback sotto forma di ricompense o penalità. Esplora i concetti chiave, gli algoritmi, le applicazioni e le sfide dell'RL.
L'Apprendimento per Rinforzo (RL) è un metodo di addestramento dei modelli di apprendimento automatico in cui un agente impara a prendere decisioni eseguendo azioni e ricevendo feedback. Il feedback, sotto forma di ricompense o penalità, guida l'agente a migliorare le proprie prestazioni nel tempo. L'RL è ampiamente utilizzato nel gaming, nella robotica, nella finanza, nella sanità e nei veicoli autonomi.
L'Apprendimento per Rinforzo dal Feedback Umano (RLHF) è una tecnica di apprendimento automatico che integra l'input umano per guidare il processo di addestramento degli algoritmi di apprendimento per rinforzo. A differenza dell'apprendimento per rinforzo tradizionale, che si basa esclusivamente su segnali di ricompensa predefiniti, il RLHF sfrutta i giudizi umani per modellare e perfezionare il comportamento dei modelli di IA. Questo approccio garantisce che l'IA sia maggiormente allineata ai valori e alle preferenze umane, rendendolo particolarmente utile in compiti complessi e soggettivi.
Q-learning è un concetto fondamentale nell'intelligenza artificiale (IA) e nell'apprendimento automatico, in particolare nell'ambito dell'apprendimento per rinforzo. Permette agli agenti di apprendere azioni ottimali attraverso l'interazione e il feedback tramite ricompense o penalità, migliorando nel tempo il processo decisionale.
Il ragionamento multi-hop è un processo di intelligenza artificiale, soprattutto nell'NLP e nei knowledge graph, in cui i sistemi collegano più informazioni per rispondere a domande complesse o prendere decisioni. Permette connessioni logiche tra fonti di dati, supportando il question answering avanzato, il completamento dei knowledge graph e chatbot più intelligenti.
