Apprentissage par renforcement
2.1.3. Apprentissage par Renforcement
L'apprentissage par renforcement (ou reinforcement learning en anglais) est un domaine essentiel du machine learning. Contrairement aux autres types d'apprentissage, il met l'accent sur la manière dont un agent doit prendre des décisions afin de maximiser un gain cumulatif de récompense à long terme. Ce procédé s'inspire du comportement humain où les actions sont basées sur des récompenses ou des punitions.
Principe de Base
En apprentissage par renforcement, un agent est placé dans un environnement où il peut effectuer des actions. Chaque action entraîne l'observation d'un nouvel état de l'environnement et l'obtention d'une récompense. Le but final de l'agent est d’apprendre une politique (une séquence d’actions) qui maximise la somme des récompenses qu’il reçoit au fil du temps.
Éléments Clés
- L'Agent : C'est l'entité qui prend des décisions et agit dans l’environnement.
- L’Environnement : L'ensemble des conditions et des règles qui définissent le contexte dans lequel l'agent opère.
- Action : Une décision ou un mouvement effectué par l'agent.
- État : Une représentation des conditions actuelles de l'environnement.
- Récompense : Un feedback fourni à l'agent pour évaluer la qualité de l’action exécutée.
- Politique (Policy) : Une stratégie utilisée par l'agent pour choisir les actions en fonction de l’état.
- Fonction de Valeur (Value Function) : Mesure de la valeur à long terme de chaque état, en tenant compte des récompenses futures possibles.
Algorithmes de l'Apprentissage par Renforcement
- QLearning : C'est une méthode où l'agent apprend la valeur des actions dans chaque état de l'environnement pour construire une politique optimale. On utilise une table Q qui est mise à jour à chaque interaction.
- SARSA (StateActionRewardStateAction) : Similaire au QLearning, mais il prend en compte non seulement l’état actuel, la récompense obtenue, mais aussi l’action effectuée après avoir reçu la récompense.
- Deep QNetwork (DQN) : Combine des réseaux de neurones profonds (Deep Learning) avec QLearning pour gérer des espaces d’état et d’action très complexes.
Applications
L'apprentissage par renforcement est extrêmement puissant et trouve des applications dans de nombreux domaines :
Jeux vidéo : Enseigner à une intelligence artificielle à jouer et à maîtriser des jeux complexes comme les échecs ou Go.
Robotiques : Optimiser le contrôle et les mouvements de robots.
Systèmes de recommandation : Suggérer des contenus en maximisant la satisfaction utilisateur.
Finance : Prise de décision pour des investissements basées sur des récompenses cumulatives à long terme.
Défis et Limites
- Exploration vs Exploitation : L’agent doit trouver un équilibre entre explorer de nouvelles actions et exploiter les actions connues.
- Scalabilité : Certains environnements ou espaces d’état très vastes peuvent rendre l'apprentissage difficile.
- Temps d'apprentissage : Les algorithmes peuvent nécessiter beaucoup de temps et de ressources pour converger vers une solution optimale.