Qu'est-ce que Reinforcement Learning ?
Un type d'apprentissage automatique où un agent apprend à prendre des décisions optimales par essai-erreur et récompenses.
Définition
Reinforcement Learning (RL) ou Apprentissage par Renforcement est un type d'apprentissage automatique où un agent apprend à prendre des décisions optimales dans un environnement par essai-erreur et système de récompenses.
Objectif
Le RL vise à créer des agents autonomes capables d'apprendre des stratégies optimales pour maximiser les récompenses cumulées dans des environnements complexes et dynamiques.
Fonction
L'agent RL explore son environnement, reçoit des récompenses ou pénalités pour ses actions, et ajuste progressivement sa politique pour maximiser les récompenses futures.
Exemple
AlphaGo qui a appris à jouer au Go en jouant des millions de parties contre lui-même, développant des stratégies sophistiquées via le renforcement positif des coups gagnants.
Connexe
Le RL utilise des concepts comme les réseaux Q, l'exploration vs exploitation et est lié au Self-Play et aux environnements de simulation.
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