« Apprentissage par renforcement » : différence entre les versions


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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'<nowiki/>'''[[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.
L’apprentissage par renforcement se démarque de l'<nowiki/>'''[[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.


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==Anglais==
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'''reinforcement learning'''
'''reinforcement learning'''
==Sources==
*[https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_par_renforcement ''Source: Wikipedia'']


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*[https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_par_renforcement ''Source: Wikipedia'']


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===Compléments vidéos===
* [https://www.youtube.com/watch?v=93M1l_nrhpQ  IT 6.S191: Reinforcement Learning]
* [https://www.youtube.com/watch?v=0MNVhXEX9to  Reinforcement Learning: Machine Learning Meets Control Theory]
* [https://www.youtube.com/watch?v=IUiKAD6cuTA  Deep Reinforcement Learning: Neural Networks for Learning Control Laws]
* [https://www.youtube.com/watch?v=DhdUlDIAG7Y  Q Learning Explained | Reinforcement Learning Using Python]
* [https://www.youtube.com/watch?v=YUbFQlMXShY  Reinforcement Learning Full Course]
* [https://www.youtube.com/watch?v=zR11FLZ-O9M  MIT 6.S091: Introduction to Deep Reinforcement Learning]
* [https://www.youtube.com/watch?v=FgzM3zpZ55o  Stanford CS234: Reinforcement Learning]
* [https://www.youtube.com/watch?v=JgvyzIkgxF0  An introduction to Reinforcement Learning]
* [https://www.youtube.com/watch?v=nIgIv4IfJ6s  Reinforcement Learning: Crash Course AI#9]
* [https://www.youtube.com/watch?v=i6Mi2_QM3rA  MIT 6.S191 (2019): Deep Reinforcement Learning]  -->
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Dernière version du 29 janvier 2024 à 11:28

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.


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

Sources



101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle »



GRAND DICTIONAIRE TERMINOLOGIQUE
Source : Ce terme provient de La Vitrine linguistiquede l'Office québécois de la langue française.