« Processus de décision markovien » : différence entre les versions


Aucun résumé des modifications
m (Remplacement de texte : « ↵<small> » par «  ==Sources== »)
 
Ligne 13 : Ligne 13 :




<small>
==Sources==





Dernière version du 28 janvier 2024 à 11:39

Définition

En intelligence artificielle, un processus de décision markovien - PDM (en anglais Markov decision process - MDP) est un modèle aléatoire où un agent prend des décisions et où les résultats de ses actions sont aléatoires. Les PDM sont une extension des chaînes de Markov avec plusieurs actions à choisir par état et où des récompenses sont gagnées par l'agent.

Les PDM sont utilisés pour étudier des problèmes d'optimisation à l'aide d'algorithmes de programmation dynamique ou d'apprentissage par renforcement dans de nombreuses disciplines, notamment la robotique, l'automatisation, l'économie et l'industrie manufacturière.

Français

processus de décision markovien

processus de décision de Markov

Anglais

Markov decision process


Sources

Source:wikipedia


Source : TERMIUM Plus