Apprentissage par renforcement inverse


Révision datée du 5 juillet 2019 à 11:55 par Pitpitt (discussion | contributions) (Remplacement de texte — « category:scotty2 » par « <!-- Scotty --> »)


Définition

L'apprentissage par renforcement inverse, de Inverse Reinforcement Learning (IRL) consiste à dériver une fonction de récompense du comportement observé. Bien que l'apprentissage par renforcement ordinaire implique l'utilisation de récompenses et de punitions pour apprendre un comportement, en IRL la direction est inversée et un robot observe le comportement d'une personne pour déterminer l'objectif que ce comportement semble viser. Le problème IRL peut être défini comme suit:

Étant donné 1) la mesure du comportement d'un agent dans le temps, dans diverses circonstances; 2) mesures des entrées sensorielles de cet agent; 3) un modèle de l'environnement physique (y compris le corps de l'agent): déterminez la fonction de récompense optimisée par l'agent.

Voir apprentissage par renforcement

Français

apprentissage par renforcement inverse n.m.

apprentissage par imitation n.f.

Anglais

Inverse Reinforcement Learning (IRL)


Source: Wikipedia