« Apprentissage par modèle d'action » : différence entre les versions

Version du 12 mars 2020 à 09:58

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Définition

L'Action model learning (parfois abrégé en action learning) est un domaine de l’apprentissage machine destinés à la création et la modification d’agent logiciel connaissances de sur les effets et les conditions des actions qui peuvent être executé dans son environnement . Cette connaissance est généralement représentée dans un langage de description d’action basé sur la logique et utilisée comme entrée pour les planificateurs automatisés .

L'apprentissage de modèles d'action est important lorsque les objectifs changent . Lorsqu'un agent agit pendant un certain temps, il peut utiliser ses connaissances accumulées sur les actions du domaine pour prendre de meilleures décisions. Ainsi, les modèles d’action d’apprentissage diffèrent de l’apprentissage par renforcement. Il permet de raisonner sur des actions au lieu de faire des essais coûteux dans le monde. L'action model learning est une forme de raison inductive ment, où les nouvelles connaissances est générée en fonction de l’agent des observations . Il diffère de l’apprentissage supervisé standard en ce que des paires d'entrée / sortie correctes ne sont jamais présentées, ni des modèles d'action imprécis explicitement corrigés.

La motivation habituelle pour l'apprentissage de modèles d'action est le fait que la spécification manuelle de modèles d'action pour les planificateurs est souvent une tâche difficile, longue et sujette aux erreurs (en particulier dans des environnements complexes).

Français

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Anglais

Action model learning

Action learning

Source : Accenture - applied intelligence glossary

[ https://en.wikipedia.org/wiki/Action_model_learning Source : Wikipedia]

Source : 24pm Academy

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 == Définition ==
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+L'Action model learning (parfois abrégé en action learning) est un domaine de l’apprentissage machine destinés à la création et la modification d’agent logiciel connaissances de sur les effets et les conditions des actions qui peuvent être executé dans son environnement . Cette connaissance est généralement représentée dans un langage de description d’action basé sur la logique et utilisée comme entrée pour les planificateurs automatisés .
+L'apprentissage de modèles d'action est important lorsque les objectifs changent . Lorsqu'un agent agit pendant un certain temps, il peut utiliser ses connaissances accumulées sur les actions du domaine pour prendre de meilleures décisions. Ainsi, les modèles d’action d’apprentissage diffèrent de l’apprentissage par renforcement. Il permet de raisonner sur des actions au lieu de faire des essais coûteux dans le monde. L'action model learning est une forme de raison inductive ment, où les nouvelles connaissances est générée en fonction de l’agent des observations . Il diffère de l’apprentissage supervisé standard en ce que des paires d'entrée / sortie correctes ne sont jamais présentées, ni des modèles d'action imprécis explicitement corrigés.
+La motivation habituelle pour l'apprentissage de modèles d'action est le fait que la spécification manuelle de modèles d'action pour les planificateurs est souvent une tâche difficile, longue et sujette aux erreurs (en particulier dans des environnements complexes).
 == Français ==
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 '''Action learning'''
-sometimes also called “action learning,” is an area of machine learning focused on creating and modifying a software agent's knowledge of the effects and preconditions of actions in its environment.
-........
-Action model learning (sometimes abbreviated action learning) is an area of machine learning concerned with creation and modification of software agent's knowledge about effects and preconditions of the actions that can be executed within its environment. This knowledge is usually represented in logic-based action description language and used as the input for automated planners.
-Learning action models is important when goals change. When an agent acted for a while, it can use its accumulated knowledge about actions in the domain to make better decisions. Thus, learning action models differs from reinforcement learning. It enables reasoning about actions instead of expensive trials in the world.[1] Action model learning is a form of inductive reasoning, where new knowledge is generated based on agent's observations. It differs from standard supervised learning in that correct input/output pairs are never presented, nor imprecise action models explicitly corrected.
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 [ https://en.wikipedia.org/wiki/Action_model_learning  Source : Wikipedia]
+[https://www.24pm.com/117-definitions/224-action-model-learning  Source : 24pm Academy ]