Applicazioni dell'apprendimento automatico negli UAV

Questo libro descrive l'effetto di vari fattori come il tasso di apprendimento, il fattore di sconto e l'epsilon sulla capacit di addestramento del drone per navigare dalla sorgente alla destinazione. Il valore pi alto del tasso di apprendimento favorisce l'apprendimento rapido del drone, ma in questo caso c' il rischio di oscillazione piuttosto che di convergenza, mentre per il valore pi basso del tasso di apprendimento il drone impara lentamente ma converge costantemente. Questo libro si concentra principalmente sull'implementazione degli algoritmi di RL per le aree pi piccole. Per aree complesse pi grandi questi algoritmi sono meno efficienti, quindi l'apprendimento con rinforzo profondo pu essere utilizzato in futuro per rendere gli UAV pi efficienti per l'implementazione nel mondo reale.