Apprendimento per Rinforzo Spiegabile
L'Apprendimento per Rinforzo Spiegabile (XRL) integra gli agenti di apprendimento per rinforzo standard con metodi che rendono le loro policy, decisioni e comportamenti appresi interpretabili per gli esseri umani. Invece di trattare la policy come una scatola nera, l'XRL produce spiegazioni post-hoc o costruisce policy intrinsecamente trasparenti, consentendo la verifica della fiducia, il debug e la responsabilità nel processo decisionale automatizzato ad alto rischio.
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Fonti
- Puiutta, E., & Veith, E. M. S. P. (2020). Explainable Reinforcement Learning: A Survey. In Machine Learning and Knowledge Extraction (CD-MAKE 2020), Lecture Notes in Computer Science, vol. 12279, pp. 77–95. Springer. DOI: 10.1007/978-3-030-57321-8_5 ↗
- Explainable artificial intelligence. Wikipedia. link ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Reinforcement Learning (XRL). ScholarGate. https://scholargate.app/it/deep-learning/explainable-reinforcement-learning
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- Meccanismo di AttenzioneApprendimento profondo↔ compare
- Classificazione basata su BERT SpiegabileApprendimento profondo↔ compare
- Apprendimento per rinforzoApprendimento profondo↔ compare
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