
Apprentissage par renforcement
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 d...
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L'apprentissage par renforcement (RL) est une méthode d'entraînement des modèles d'apprentissage automatique où un agent apprend à prendre des décisions en effe...
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...
Le boosting est une technique d'apprentissage automatique qui combine les prédictions de plusieurs apprenants faibles pour créer un apprenant fort, améliorant l...
La descente de gradient est un algorithme d’optimisation fondamental largement utilisé en apprentissage automatique et en apprentissage profond pour minimiser l...
Le Q-learning est un concept fondamental de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique, en particulier dans l’apprentissage par renforce...