Reinforcement learning

L'apprentissage par renforcement est une branche de l'apprentissage automatique qui traite de la façon d'effectuer les actions d'un agent et de déterminer comment ces actions ont affecté la récompense qu'il reçoit de l'exécution de cette action.

Il existe de nombreux types d'algorithmes d'apprentissage par renforcement, notamment l'itération de valeur, le gradient de politique et les méthodes de Monte Carlo. La plus populaire d'entre elles est l'itération de valeur, qui utilise un algorithme d'optimisation pour déterminer la meilleure action qu'un robot doit entreprendre compte tenu de son état actuel, de son environnement actuel et de toute autre information à laquelle il a accès (comme le type de résultat qu'il souhaite).

Et aussi l'apprentissage par renforcement profond est une technique qui utilise des réseaux de neurones profonds pour apprendre de l'expérience. Lorsque vous utilisez l'apprentissage par renforcement profond, vous avez la possibilité d'entraîner vos modèles d'apprentissage automatique avec l'aide d'un formateur humain qui fournit des commentaires sur les performances du modèle.

Le but de cette technique est de développer un algorithme capable d'apprendre à effectuer une tâche sans être explicitement programmé. L'apprentissage par renforcement profond fonctionne en créant un réseau de neurones artificiels qui apprend à obtenir un résultat par essais et erreurs, au fil du temps. Ce type d'algorithme comporte un grand nombre de couches et de nœuds qui lui permettent d'apprendre de l'expérience ainsi que d'autres systèmes ou situations similaires.