« Apprentissage par renforcement hors ligne » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications Balise : Éditeur de wikicode 2017 |
m (Remplacement de texte : « ↵↵==Sources== » par « ==Sources== ») |
||
| (18 versions intermédiaires par 3 utilisateurs non affichées) | |||
| Ligne 1 : | Ligne 1 : | ||
==Définition== | ==Définition== | ||
L'apprentissage par renforcement hors ligne (''batch reinforcement learning'') est un cas particulier de l'apprentissage par renforcement, qui est une classe de problèmes d'apprentissage automatique dont l'objectif est de déterminer à partir d'expériences une stratégie (ou politique) permettant à un agent de maximiser une récompense numérique au cours du temps. | L'apprentissage par renforcement hors ligne (''batch reinforcement learning'') est un cas particulier de l''''[[apprentissage par renforcement]]''', qui est une classe de problèmes d''''[[apprentissage automatique]]''' dont l'objectif est de déterminer à partir d'expériences une stratégie (ou politique) permettant à un agent de maximiser une récompense numérique au cours du temps. | ||
==Français== | ==Français== | ||
'''apprentissage par renforcement hors ligne''' | '''apprentissage par renforcement hors ligne''' | ||
==Anglais== | ==Anglais== | ||
'''batch reinforcement learning''' | '''batch reinforcement learning''' | ||
==Sources== | |||
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_par_renforcement_hors_ligne Source : Wikipedia IA] | |||
[[Catégorie:Intelligence artificielle]] | |||
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | |||
[ | |||
Dernière version du 30 août 2024 à 14:04
Définition
L'apprentissage par renforcement hors ligne (batch reinforcement learning) est un cas particulier de l'apprentissage par renforcement, qui est une classe de problèmes d'apprentissage automatique dont l'objectif est de déterminer à partir d'expériences une stratégie (ou politique) permettant à un agent de maximiser une récompense numérique au cours du temps.
Français
apprentissage par renforcement hors ligne
Anglais
batch reinforcement learning
Sources
Contributeurs: Evan Brach, Jacques Barolet, wiki
