Processo di Iterazione

L’iterazione tra value function e policy è un processo fondamentale nel deep reinforcement learning.
Si tratta di un ciclo continuo in cui il sistema apprende come valutare gli stati e migliorare le sue decisioni.

Value Function (Funzione di Valore)

La funzione di valore serve a stimare quanto sia "buono" trovarsi in un determinato stato o eseguire una certa azione.
- Il sistema osserva le esperienze (stato, azione, ricompensa e stato successivo) e cerca di prevedere il valore futuro di ogni azione in uno stato.
- Questa previsione si basa sull'idea che il valore di uno stato o di un'azione dipende non solo dalla ricompensa immediata, ma anche da tutte le ricompense future che si possono ottenere partendo da lì.
Ad esempio, se stai giocando a scacchi, il valore di una mossa dipende non solo dal guadagnare un pezzo ora, ma anche dalle possibilità di vincere la partita.

Policy (Strategia)

La policy è la "guida" che il sistema usa per decidere quale azione intraprendere in ogni stato.
- All'inizio, questa guida è piuttosto casuale o basata su stime iniziali.
- Durante l’allenamento, il sistema modifica la sua policy per aumentare le probabilità di scegliere azioni che portano a risultati migliori (ricompense più alte).
Ad esempio, se il sistema scopre che una mossa specifica negli scacchi tende a portare a vittorie, imparerà a farla più spesso.

Come Interagiscono Value Function e Policy

Il processo di apprendimento alterna due fasi principali:

Valutare la Strategia (Policy Evaluation)

- Il sistema usa la policy attuale per raccogliere dati e valuta il valore di ogni stato o azione seguendo quella strategia.
- Questo aiuta il sistema a capire quali stati o azioni sono vantaggiosi e quali no.

Migliorare la Strategia (Policy Improvement)

- Una volta che il sistema ha una buona idea del valore degli stati e delle azioni, usa queste informazioni per aggiornare la policy.
- L’obiettivo è aumentare le probabilità di scegliere azioni che portano a stati più vantaggiosi in futuro.

Ripetizione del Processo

- Il sistema ripete questi due passaggi più volte: prima valuta quanto è buona la strategia corrente, poi la migliora.
- Ogni iterazione aiuta il sistema a diventare più esperto, fino a quando non riesce a prendere decisioni molto efficaci.

In sintesi, il sistema impara valutando ciò che funziona (value function) e aggiornando la sua strategia (policy) per ottenere sempre risultati migliori.
Questo ciclo continuo è ciò che rende possibile il miglioramento costante nelle decisioni.