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L’apprentissage par renforcement est une branche cruciale du Machine Learning qui se distingue des approches supervisées et non supervisées. Ce type d’apprentissage se base sur un processus d’essaierreur où un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement dynamique. L’objectif principal est de maximiser une récompense cumulative sur le long terme.
L’agent reçoit des informations de l’environnement sous forme d’« états ». À partir de ces états, l’agent prend des actions qui provoquent une réponse de l’environnement. Cette réponse peut soit donner une récompense positive (si l’action est bénéfique) soit une récompense négative (si elle est nuisible), ou encore une absence de récompense.
L’apprentissage par renforcement est largement utilisé dans des domaines comme les jeux vidéo (où les agents apprennent à jouer à des jeux complexes), les voitures autonomes (pour la navigation et la prise de décision en temps réel), et même en robotique (pour enseigner aux robots comment réaliser des tâches variées comme attraper des objets ou naviguer dans un environnement).
Quelquesuns des algorithmes populaires incluent: Qlearning: Un type d’apprentissage par renforcement où l’agent apprend une fonction de valeur Q qui représente la récompense attendue. SARSA (StateActionRewardStateAction): Semblable au Qlearning, mais l’actualisation de la valeur dépend de l’action suivante choisie par l’agent. Deep QNetworks (DQN): Utilise des réseaux de neurones profonds pour gérer des environnements très complexes.
L’apprentissage par renforcement est une méthode puissante qui imite l’apprentissage naturel et permet aux machines d’apprendre de façon autonome à naviguer dans des environnements complexes. Il est essentiel pour le développement de systèmes intelligents capables d’adaptabilité et de prise de décision.