Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'apprentissage par renforcement (AR) est une méthode de Machine Learning où un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement. L'idée principale est que l'agent reçoit des récompenses ou des punitions en réponse à ses actions, l'incitant à prendre des mesures qui maximisent les récompenses cumulées sur le long terme.
À la différence de l'apprentissage supervisé où l'agent apprend à partir d'un ensemble de données étiquetées, l'apprentissage par renforcement n'offre pas de solutions correctes explicites. Au lieu de cela, l'agent doit découvrir quelles actions produisent la plus grande récompense en essayant différentes stratégies dans l'environnement.
Exemple : Imaginez un robot qui apprend à naviguer dans un labyrinthe. Chaque mouvement (action) du robot le place dans une nouvelle position (état) et peut entraîner une récompense (trouver une sortie) ou une punition (heurter un mur). Le robot utilise ces informations pour affiner ses futures décisions.
Il s'agit d'une forme spécifique d'apprentissage par renforcement où un agent doit choisir parmi plusieurs actions, chacune ayant une récompense inconnue et incertaine. Le but est de maximiser les récompenses globales à long terme, ce qui nécessite un équilibre entre exploration (essayer de nouvelles actions pour découvrir leurs récompenses) et exploitation (utiliser les actions connues pour obtenir la récompense maximale).
L'apprentissage par renforcement a un large éventail d'applications, parmi lesquelles :
L'apprentissage par renforcement est une méthode puissante de Machine Learning qui permet aux agents d'apprendre des comportements optimaux grâce à l'interaction continue avec leur environnement et à l'utilisation systématique de récompenses et de punitions pour guider leurs actions.