Apprentissage par renforcement
term_id: reinforcement_learning
Category: basic_concepts
Definition
L’apprentissage par renforcement (RL) est une branche de l’apprentissage automatique axée sur la manière dont les agents intelligents devraient agir dans un environnement pour maximiser la notion de récompense cumulative. Contrairement à l’apprentissage supervisé
Summary
L’apprentissage par renforcement est un type d’apprentissage automatique où les agents apprennent à prendre des décisions en interagissant avec un environnement pour maximiser les récompenses.
Key Concepts
- Agent
- Environnement
- Politique
- Fonction de récompense
- Espace d’états
Use Cases
- Conduite autonome
- IA de jeu (ex : AlphaGo)
- Systèmes de recommandation