Renforcement

Syllabus

L'apprentissage par renforcement constitue, avec l'apprentissage supervisé et non-supervisé, l'une des trois grandes familles algorithmiques d'apprentissage automatique. Inspirée par la théorie de la décision et la psychologie comportementale, elle a pris une importance de premier plan ces dernières années en fusionnant avec d'autres méthodes d'apprentissage automatique, en particulier celle des réseaux profonds, donnant lieu à des champs d'application encore inexplorés.

Sommaire

• Différentes familles d'apprentissage par renforcement:
  • model-based,
  • model-free (Q-learning)
• Exploration des limites structurelles par des cas pratiques d'application.
• Dernières méthodes (state-of-the-art) et champs de recherche actuels.
• Fusion avec d'autres méthodes d'apprentissage automatique.

Bibliographie

• Sutton, R.S. and Barto, A.G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press.

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