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Introduction à l’apprentissage par renforcement

Comment fonctionne l'apprentissage par renforcement ?
L'apprentissage par renforcement est basé sur le processus de décision de Markov, une modélisation mathématique de la prise de décision qui utilise des étapes temporelles discrètes. À chaque étape, l'agent effectue une nouvelle action qui entraîne un nouvel état de l'environnement.
Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement en intelligence artificielle ?
Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement ? Le reinforcement learning est une méthode du Machine Learning qui permet d'entraîner des modèles d'intelligence artificielle (IA) de manière spécifique.
L'agent IA ou l'algorithme apprend des stratégies de manière autonome.
Quels sont les trois types d'apprentissage automatique ?
Types d'apprentissage automatique
Il existe fondamentalement 4 types d'algorithmes d'apprentissage automatique : supervisé, semi-supervisé, non supervisé et renforcé.
L'apprentissage profond est un procédé d'apprentissage automatique utilisant des réseaux de neurones possédants plusieurs couches de neurones cachées.
Ces algorithmes possédant de très nombreux paramètres, ils demandent un nombre très important de données afin d'être entraînés.

Comment fonctionne l'apprentissage par renforcement ?