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L'apprentissage par renforcement (RL) est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique axé sur l'entraînement d'agents à prendre des séquences de décisions dans un environnement, en apprenant des comportements optimaux grâce à des retours sous forme de récompenses ou de pénalités. Explorez les concepts clés, les algorithmes, les applications et les défis du RL.
L'apprentissage par renforcement (RL) est une méthode d'entraînement des modèles d'apprentissage automatique où un agent apprend à prendre des décisions en effectuant des actions et en recevant des retours. Les retours, sous forme de récompenses ou de pénalités, guident l'agent afin d'améliorer ses performances au fil du temps. Le RL est largement utilisé dans le jeu vidéo, la robotique, la finance, la santé et les véhicules autonomes.
Un arbre de décision est un algorithme d'apprentissage supervisé utilisé pour prendre des décisions ou faire des prédictions à partir de données d'entrée. Il se visualise sous la forme d'une structure arborescente où les nœuds internes représentent des tests, les branches représentent les issues et les feuilles représentent les étiquettes de classe ou des valeurs.
Le boosting est une technique d'apprentissage automatique qui combine les prédictions de plusieurs apprenants faibles pour créer un apprenant fort, améliorant la précision et gérant des données complexes. Découvrez les principaux algorithmes, avantages, défis et applications réelles.
La descente de gradient est un algorithme d’optimisation fondamental largement utilisé en apprentissage automatique et en apprentissage profond pour minimiser les fonctions de coût ou de perte en ajustant itérativement les paramètres du modèle. Il est crucial pour l’optimisation de modèles comme les réseaux de neurones et s’implémente sous les formes Descente de gradient par batch, stochastique, et mini-batch.
Le Q-learning est un concept fondamental de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique, en particulier dans l’apprentissage par renforcement. Il permet aux agents d’apprendre des actions optimales grâce à l’interaction et aux retours sous forme de récompenses ou de pénalités, améliorant ainsi la prise de décision au fil du temps.
