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== Définition ==
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[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
 
==Définition==
L'algorithme d'apprentissage par renforcement avec borne de confiance supérieure est basé sur le principe d'optimisme face à l’incertitude qui consiste à utiliser une borne supérieure sur l’espérance des récompenses pour chaque action.
L'algorithme d'apprentissage par renforcement avec borne de confiance supérieure est basé sur le principe d'optimisme face à l’incertitude qui consiste à utiliser une borne supérieure sur l’espérance des récompenses pour chaque action.


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==Français==
== Français ==
'''Apprentissage par renforcement avec borne de confiance supérieure'''  n.m.
Apprentissage par renforcement avec borne de confiance supérieure


Source:
==Anglais==
https://corpus.ulaval.ca/jspui/bitstream/20.500.11794/28250/1/33992.pdf
'''Reinforcement Learning with the Upper Confidence Bound'''


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== Anglais ==
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Reinforcement Learning with the Upper Confidence Bound


Recall the general setup for reinforcement learning: we have well-defined actions that we can take, so we let the machine figure out how to maximize its reward based on the consequences of those actions.
[https://corpus.ulaval.ca/jspui/bitstream/20.500.11794/28250/1/33992.pdf Source: corpus.ulaval.ca]
The Upper Confidence Bound algorithm is a formalization of this idea, where the machine attempts to determine a single action it can take that will maximize its expected return.  


https://opendatascience.com/machine-learning-for-beginners/
[https://opendatascience.com/machine-learning-for-beginners/ source : opendatascience.com]

Version du 27 septembre 2019 à 11:00

Apprentissage par renforcement

Définition

L'algorithme d'apprentissage par renforcement avec borne de confiance supérieure est basé sur le principe d'optimisme face à l’incertitude qui consiste à utiliser une borne supérieure sur l’espérance des récompenses pour chaque action.

Français

Apprentissage par renforcement avec borne de confiance supérieure n.m.

Anglais

Reinforcement Learning with the Upper Confidence Bound


Source: corpus.ulaval.ca

source : opendatascience.com

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Contributeurs: Evan Brach, Claude Coulombe, Gérard Pelletier, Jacques Barolet, wiki