Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'apprentissage par renforcement (AR) est une branche du Machine Learning où un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement dynamique. Contrairement aux méthodes supervisées et non supervisées, AR se base sur le principe de récompense et de punition pour guider l'apprentissage.
La définition de base de l'apprentissage par renforcement repose sur trois concepts principaux: 1. Agent : L'entité qui apprend et prend des actions. 2. Environnement : Le monde dans lequel l'agent agit. 3. Politique : La stratégie que l'agent utilise pour choisir ses actions.
L'apprentissage par renforcement suit typiquement un processus itératif dans lequel l'agent: 1. Observe l'état actuel ((St)). 2. Choisit une action ((At)) basée sur une politique. 3. Reçoit une récompense ((Rt)) pour l'action choisie. 4. Observe le nouvel état ((S{t+1})) après l'action. 5. Met à jour ses politiques et fonctions de valeur en utilisant des algorithmes comme Qlearning ou l'entropie croisée.
Imaginons un robot apprenant à naviguer dans une pièce pour atteindre une destination. À chaque pas, il reçoit une récompense positive pour se rapprocher de la cible et une récompense négative pour heurter un obstacle. Au fil du temps, le robot modifie sa politique pour maximiser les récompenses positives et minimiser les négatives.
Cette méthode est particulièrement avantageuse dans les situations où le bon comportement est difficile à spécifier explicitement et où les actions doivent être affinées par essais et erreurs.