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Apprentissage par renforcement profond
Définition :
L'apprentissage par renforcement profond est une branche de l'intelligence artificielle qui consiste à entraîner un agent à prendre des décisions en interagissant avec un environnement virtuel. Ce type d'apprentissage repose sur l'utilisation de réseaux de neurones profonds pour apprendre quelles actions mener afin de maximiser une récompense donnée en fonction de l'état de l'environnement. C'est une approche prometteuse pour l'autonomie des agents intelligents et la résolution de problèmes complexes.
L'Apprentissage par Renforcement Profond
L'apprentissage par renforcement profond (ou deep reinforcement learning en anglais) est une technique d'apprentissage automatique qui s'inspire du fonctionnement du cerveau humain pour permettre à une machine d'apprendre à prendre des décisions optimales.
Ce concept repose sur l'utilisation de réseaux de neurones profonds pour entraîner un agent à interagir avec un environnement en vue de maximiser une récompense spécifique. Contrairement à l'apprentissage supervisé où les données sont étiquetées, l'apprentissage par renforcement se base sur le principe de récompense et de punition pour guider l'agent vers des actions bénéfiques.
Les étapes clés de l'apprentissage par renforcement profond :
1. Exploration : L'agent explore l'environnement et prend des actions aléatoires au début de l'apprentissage pour découvrir les conséquences de ses actions.
2. Exploitation : Une fois que l'agent a acquis des connaissances sur l'environnement, il commence à exploiter ses actions les plus bénéfiques pour maximiser la récompense.
3. Apprentissage : Les récompenses et les punitions reçues par l'agent sont utilisées pour entraîner le réseau de neurones profond à ajuster ses paramètres et à améliorer ses performances au fur et à mesure des interactions.
Au fil de l'apprentissage, l'agent parvient à développer des stratégies efficaces pour résoudre des problèmes complexes et trouver des solutions optimales, que ce soit dans des jeux, la robotique, la finance ou d'autres domaines d'application de l'intelligence artificielle.
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