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Apprentissage par renforcement
Définition :
L'apprentissage par renforcement est un type d'apprentissage automatique où un agent apprend à travers l'interaction avec un environnement en effectuant des actions et en recevant des récompenses ou des pénalités en fonction de ses actions. L'objectif est d'apprendre quelles actions maximisent les récompenses à long terme.
L'apprentissage par renforcement en informatique
L'apprentissage par renforcement est une méthode d'apprentissage automatique qui s'inspire du comportement d'apprentissage des êtres vivants. Ce concept repose sur le principe de récompense et de punition pour amener un agent logiciel à apprendre à prendre les bonnes décisions.
Fonctionnement de l'apprentissage par renforcement
Dans le cadre de l'apprentissage par renforcement, un agent logiciel interagit avec un environnement en réalisant des actions. À chaque action, l'agent reçoit une récompense ou une sanction, ce qui va lui permettre d'ajuster son comportement pour maximiser les récompenses.
Cet ajustement se fait à travers la mise en place d'une politique qui définit quelles actions l'agent doit prendre dans chaque situation pour maximiser sa récompense sur le long terme. Ainsi, au fur et à mesure de son interaction avec l'environnement, l'agent apprend à partir de ses expériences passées.
Applications de l'apprentissage par renforcement
L'apprentissage par renforcement est largement utilisé dans des domaines tels que les jeux vidéo, la robotique, la finance et bien d'autres. Par exemple, dans les jeux vidéo, un agent utilisant l'apprentissage par renforcement peut apprendre à jouer à un jeu en maximisant son score au fil des parties.
Cette méthode d'apprentissage est également utilisée pour entraîner des robots à réaliser des tâches complexes en fonction de l'environnement dans lequel ils évoluent. Dans le domaine de la finance, l'apprentissage par renforcement est utilisé pour optimiser les décisions d'investissement.
En résumé, l'apprentissage par renforcement est un concept clé en informatique qui permet à des agents logiciels d'apprendre à prendre les bonnes décisions en s'appuyant sur des récompenses et des sanctions. C'est une approche prometteuse pour résoudre des problèmes complexes et améliorer les performances des systèmes intelligents.
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