Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'apprentissage par renforcement se distingue par son approche unique où un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement dynamique. Cette section explore quelquesuns des algorithmes les plus répandus et leurs applications.
Qlearning : Le Qlearning est un algorithme fondamental sans modèle utilisé pour trouver la politique optimale. À travers des épisodes de tentatives et d'erreurs, il permet à l'agent de maximiser une fonction de récompense cumulée. Objectif : Approcher la valeur Q optimale pour chaque étataction.
Deep QNetwork (DQN) : Une extension du Qlearning, le DQN utilise des réseaux de neurones profonds pour approximer la fonction Q. Cela permet de gérer des états plus complexes et plus diversifiés. Objectif : Traiter des espaces d'état élevés tout en atténuant les problèmes de variabilité et de divergence des valeurs Q.
SARSA (StateActionRewardStateAction) : L'algorithme SARSA est une variante du Qlearning qui met à jour les valeurs Q en tenant compte de l'action suivante choisie par la politique actuelle plutôt que l'action future optimale. Objectif : Approfondir l'apprentissage dans une approche onpolicy (liée à la politique actuelle).
Policy Gradient Methods : Contrairement aux méthodes basées sur les valeurs, les méthodes de gradient de politique optimisent directement la politique de l'agent en ajustant les paramètres selon un gradient ascend. Objectif : Atteindre une politique optimale par un ajustement continu des probabilités d'action.
ActorCritic Methods : Les méthodes ActorCritic combinent des éléments de politique et de valeur. L'actor (acteur) suggère des actions, tandis que le critic (critique) évalue les actions prises. Objectif : Bénéficier des avantages des deux approches pour une mise à jour plus stable.
Jeux Vidéo : Les algorithmes d'apprentissage par renforcement ont révolutionné l'industrie des jeux vidéo. Par exemple, l'algorithme AlphaZero de DeepMind joue et maîtrise des jeux de stratégie comme les échecs et le go en apprenant par luimême.
Robots Autonomes : Les robots exploitent ces algorithmes pour des tâches telles que la navigation et la manipulation d'objets, en apprenant à interagir avec des environnements complexes et changeants.
Systèmes de Recommandation : L'apprentissage par renforcement optimise les systèmes de recommandation, ajustant les suggestions en temps réel en fonction des interactions utilisateurmarché, par exemple sur des plateformes comme Netflix ou Amazon.
Finance : Dans le secteur financier, ces algorithmes sont utilisés pour élaborer des stratégies de trading automatique, en ajustant automatiquement les décisions d'achat et de vente en réponse aux fluctuations du marché.
Contrôles Industriels : Les systèmes de contrôle industriel, tels que les réseaux électriques intelligents ou la gestion de l'énergie dans les bâtiments, utilisent l'apprentissage par renforcement pour minimiser les coûts et maximiser l'efficacité.
L'apprentissage par renforcement et ses algorithmes associés ont des applications vastes et diversifiées, améliorant constamment leur performance et leur portée grâce à l'innovation continue dans le domaine. Leur capacité à apprendre et à s'adapter dans des environnements dynamiques en fait un outil puissant pour diverses industries.