Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'apprentissage par renforcement (AR) est une branche de l'intelligence artificielle qui a gagné grandement en importance dans le domaine de la robotique. L'AR permet aux robots d'apprendre à partir de leurs interactions avec l'environnement. Plutôt que de programmer explicitement chaque action, les robots peuvent utiliser des algorithmes d'AR pour déterminer les actions optimales par le biais d'expérimentations et d'explorations.
Dans l'AR, un agent (le robot) prend des actions dans un environnement pour maximiser une récompense cumulative. Les éléments clés incluent:
L'AR repose sur un cycle itératif où l'agent: 1. Observe l'état actuel de l'environnement. 2. Sélectionne et exécute une action basée sur une politique. 3. Reçoit une récompense et observe le nouvel état de l'environnement. 4. Met à jour sa politique en fonction de la récompense reçue.
Les techniques d'AR sont appliquées dans des domaines variés tels que:
Malgré ses avantages, l'AR présente plusieurs défis: Exploration vs. Exploitation: Trouver un équilibre entre essayer de nouvelles actions et utiliser les actions connues pour maximiser les récompenses. Récompense retardée: L'agent doit apprendre à associer des actions présentes avec des récompenses futures, ce qui est complexe. Coût de l'échec: Dans le monde réel, des expérimentations infructueuses peuvent être coûteuses ou dangereuses.