Qu'est-ce que l'AR ?
Pour tirer le meilleur parti de ce cours, une compréhension solide des mathématiques (en particulier de la théorie des probabilités) est requise. Une familiarité avec les bases de l'apprentissage automatique et NumPy sera également bénéfique.
L'apprentissage par renforcement (RL) est un paradigme de l'apprentissage automatique principalement axé sur les tâches de prise de décision et de contrôle, où un agent apprend des stratégies optimales en interagissant avec un environnement et en maximisant les récompenses cumulées.
L'apprentissage par renforcement s'inspire fortement de la psychologie comportementale, en particulier de la manière dont les humains et les animaux apprennent à travers leurs expériences. De la même façon qu'un chien apprend à s'asseoir lorsqu'il reçoit des friandises pour un bon comportement, un agent RL apprend en recevant des récompenses pour ses actions.
Agent et environnement
L'agent est le décideur dans le système RL. Il observe l'environnement, sélectionne des actions et apprend des retours afin d'améliorer ses performances futures.
L'environnement représente tout ce avec quoi l'agent interagit. Il réagit aux actions de l'agent et fournit un retour sous forme de nouveaux états et de récompenses.
L'agent est uniquement chargé de prendre des décisions — sélectionner des actions en fonction de ses observations et apprendre des résultats obtenus — tandis que l'environnement définit les règles d'interaction.
Applications de l'apprentissage par renforcement
L'apprentissage par renforcement est largement utilisé dans divers domaines où la prise de décision en situation d'incertitude est essentielle. Quelques applications clés incluent :
- Robotique : L'AR aide les robots à apprendre des tâches complexes telles que la préhension d'objets, la locomotion et l'automatisation industrielle ;
- IA pour les jeux : L'AR alimente les agents IA dans des jeux comme les échecs, le Go et Dota 2, atteignant des performances surhumaines ;
- Finance : L'AR optimise les stratégies de trading, la gestion de portefeuille et l'évaluation des risques ;
- Santé : L'AR contribue à l'élaboration de plans de traitement personnalisés, à la chirurgie robotique et à la découverte de médicaments ;
- Systèmes autonomes : L'AR permet la conduite autonome, les drones et les systèmes de contrôle du trafic adaptatifs ;
- Systèmes de recommandation : L'AR améliore les recommandations de contenu personnalisé sur les plateformes de streaming et le commerce électronique.
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What are some other real-world examples of reinforcement learning applications?
How does reinforcement learning differ from supervised learning?
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L'apprentissage par renforcement (RL) est un paradigme de l'apprentissage automatique principalement axé sur les tâches de prise de décision et de contrôle, où un agent apprend des stratégies optimales en interagissant avec un environnement et en maximisant les récompenses cumulées.
L'apprentissage par renforcement s'inspire fortement de la psychologie comportementale, en particulier de la manière dont les humains et les animaux apprennent à travers leurs expériences. De la même façon qu'un chien apprend à s'asseoir lorsqu'il reçoit des friandises pour un bon comportement, un agent RL apprend en recevant des récompenses pour ses actions.
Agent et environnement
L'agent est le décideur dans le système RL. Il observe l'environnement, sélectionne des actions et apprend des retours afin d'améliorer ses performances futures.
L'environnement représente tout ce avec quoi l'agent interagit. Il réagit aux actions de l'agent et fournit un retour sous forme de nouveaux états et de récompenses.
L'agent est uniquement chargé de prendre des décisions — sélectionner des actions en fonction de ses observations et apprendre des résultats obtenus — tandis que l'environnement définit les règles d'interaction.
Applications de l'apprentissage par renforcement
L'apprentissage par renforcement est largement utilisé dans divers domaines où la prise de décision en situation d'incertitude est essentielle. Quelques applications clés incluent :
- Robotique : L'AR aide les robots à apprendre des tâches complexes telles que la préhension d'objets, la locomotion et l'automatisation industrielle ;
- IA pour les jeux : L'AR alimente les agents IA dans des jeux comme les échecs, le Go et Dota 2, atteignant des performances surhumaines ;
- Finance : L'AR optimise les stratégies de trading, la gestion de portefeuille et l'évaluation des risques ;
- Santé : L'AR contribue à l'élaboration de plans de traitement personnalisés, à la chirurgie robotique et à la découverte de médicaments ;
- Systèmes autonomes : L'AR permet la conduite autonome, les drones et les systèmes de contrôle du trafic adaptatifs ;
- Systèmes de recommandation : L'AR améliore les recommandations de contenu personnalisé sur les plateformes de streaming et le commerce électronique.
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