« Politique d'action » : différence entre les versions

Version du 1 juillet 2024 à 22:22

Définition

En apprentissage par renforcement, processus de décision qui définit quelle action un agent doit choisir dans un contexte ou état donné.

Compléments

Un algorithme d'apprentissage par renforcement apprend une Politique: État => 𝐴ction, c'est-à-dire une fonction Politique qui à chaque État préconise une Action à exécuter qui maximise les récompenses.

Une politique peut aussi être probabiliste: Politique(Action,État) = Probabilité(Action_t = Action| État_t = État) qui est la probabilité que l'agent choisisse d'exécuter Action alores qu'il est dans l'État.

Français

politique d'action

politique d'agent

politique de prise de décision

politique

stratégie d'action

stratégie d'agent

stratégie

Anglais

policy

Sources

Source : Géron, Aurélien (2017) Machine Learning avec Scikit-Learn - Mise en œuvre et cas concrets, Paris, Dunod, 256 pages.

Source : Apprentissage par renforcement

Source: Claude Coulombe, Datafranca.org

Source: Termino

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 ==Définition==
-En apprentissage par renforcement, processus de décision qui définit quelle action un agent doit choisir dans un contexte donné en présence d'un modèle de l'environnement.
+En apprentissage par renforcement, processus de décision qui définit quelle action un agent doit choisir dans un contexte ou état donné.
+==Compléments==
+Un algorithme d'apprentissage par renforcement apprend une Politique: État => 𝐴ction, c'est-à-dire une fonction Politique qui à chaque État préconise une Action à exécuter qui maximise les récompenses.
+Une politique peut aussi être probabiliste: Politique(Action,État) = Probabilité(Action_t = Action| État_t = État) qui est la probabilité que l'agent choisisse d'exécuter Action alores qu'il est dans l'État.
 ==Français==
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 '''politique'''
+'''stratégie d'action'''
+'''stratégie d'agent'''
 '''stratégie'''