Apprentissage par renforcement

Définition

En apprentissage par renforcement, l’algorithme apprend un comportement à partir d’expériences répétées, de façon à optimiser les récompenses reçues au cours du temps. Tout comme l’apprentissage non supervisé, l’apprentissage par renforcement n’a pas besoin de données étiquetées.

Typiquement, un agent intelligent, qui est plongé au sein d’un environnement, prend une décision ou réalise une action en fonction de son état courant et de l’observation de son environnement. En retour de l’action de l’agent, l’environnement procure à l’agent une récompense ou une punition.

On peut voir l’apprentissage par renforcement comme un jeu d’essais et d’erreurs dont le but est de déterminer les actions qui vont maximiser les gains d’un agent intelligent. Il élaborera ainsi un comportement optimal, appelé stratégie ou politique, qui est une fonction associant à l’état courant l’action à exécuter.

Voir apprentissage par renforcement inverse

Compléments

En gros, il existe deux approches à l'apprentissage par renforcement dépendant de l'utilisation d'un modèle (c.-à-d. une représentation formelle) de l'environnement. En l'absence d'un modèle d'environnement, on parle d'apprentissage par fonction Q. Dans le cas d'un apprentissage par renforcement avec un modèle de l'environnement, on parle d'apprentissage avec politique d'action.

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L’apprentissage par renforcement se démarque de l'apprentissage supervisé et de l'apprentissage non supervisé par son côté interactif et itératif. L’agent intelligent essaie plusieurs solutions, on parle « d’exploration », observe la réaction de l’environnement et adapte son comportement pour découvrir la meilleure stratégie. On dira qu'il « exploite » le résultat de ses explorations.

Français

apprentissage par renforcement

Anglais

reinforcement learning

• Source: Wikipedia