« Apprentissage par renforcement » : différence entre les versions

Version du 14 mars 2019 à 18:17

Domaine

intelligence artificielle
GDT
GRAND LEXIQUE FRANÇAIS

Définition

En apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome (robot, etc.), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement, et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative. L'agent cherche, au travers d'expériences itérées, un comportement décisionnel (appelé stratégie ou politique, et qui est une fonction associant à l'état courant l'action à exécuter) optimal, en ce sens qu'il maximise la somme des récompenses au cours du temps.

L’apprentissage par renforcement diffère fondamentalement de l'apprentissage supervisé et de l'apprentissage non supervisé par ce côté interactif et itératif: l’agent essaie plusieurs solutions, on parle « d’exploration », observe la réaction de l’environnement et adapte son comportement (les variables) pour trouver la meilleure stratégie. On dira qu'il « exploite » le résultat de ses explorations.
Voir apprentissage par renforcement inverse.

Français

apprentissage par renforcement n. m. ===

Anglais

reinforcement learning

--> Source: Grand Dictionnaire Terminologique

Publié : datafranca.org

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 == Définition ==
-L’apprentissage par renforcement, pour ''Reinforcement Learning'' (RL) fait référence à une classe de problèmes d’apprentissage automatique, dont le but est d’apprendre, à partir d’expériences successives, ce qu’il convient de faire de façon à trouver la meilleure solution.
+En apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome (robot, etc.), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement, et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative. L'agent cherche, au travers d'expériences itérées, un comportement décisionnel (appelé stratégie ou politique, et qui est une fonction associant à l'état courant l'action à exécuter) optimal, en ce sens qu'il maximise la somme des récompenses au cours du temps.
-Dans un tel apprentissage, on dit qu’un « agent », l’algorithme, essaie de trouver la meilleure stratégie pour atteindre un objectif en interagissant avec l’environnement et en obtenant des « récompenses », façon de qualifier la qualité des actions prises par l’algorithme. L’apprentissage par renforcement diffère fondamentalement de l''''apprentissage supervisé''' et de l''''apprentissage non supervisé''' par ce côté interactif et itératif: l’agent essaie plusieurs solutions, on parle « d’exploration », observe la réaction de l’environnement et adapte son comportement (les variables) pour trouver la meilleure stratégie. On dira qu'il « exploite » le résultat de ses explorations.
+L’apprentissage par renforcement diffère fondamentalement de l''''apprentissage supervisé''' et de l''''apprentissage non supervisé''' par ce côté interactif et itératif: l’agent essaie plusieurs solutions, on parle « d’exploration », observe la réaction de l’environnement et adapte son comportement (les variables) pour trouver la meilleure stratégie. On dira qu'il « exploite » le résultat de ses explorations.<br />
 Voir '''apprentissage par renforcement inverse'''.
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