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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Apprendre Défi : Bandits Manchots | Problème du Bandit Manchot
Introduction à l'Apprentissage par Renforcement
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Contenu du cours

Introduction à l'Apprentissage par Renforcement

Introduction à l'Apprentissage par Renforcement

1. Théorie Fondamentale de l'Apprentissage par Renforcement
Qu'est-ce que l'AR ?RL Par Rapport Aux Autres Paradigmes D'apprentissageProcessus de Décision de MarkovÉpisodes et RetoursModèle, Politique et ValeursExploration Contre ExploitationPrincipes de Base de GymnasiumDéfi : Configuration d’un Environnement
2. Problème du Bandit Manchot
Introduction au ProblèmeValeurs d'ActionAlgorithme Epsilon-GreedyAlgorithme de Borne Supérieure de ConfianceAlgorithme des Bandits à GradientDéfi : Bandits Manchots
3. Programmation Dynamique
Qu'est-ce que la Programmation Dynamique ?Équations de BellmanConditions d'OptimalitéÉvaluation de la PolitiqueAmélioration de la PolitiqueItération de Politique GénéraliséeItération de PolitiqueItération de la ValeurDéfi : Programmation Dynamique
4. Méthodes de Monte Carlo
Quelles Sont les Méthodes de Monte Carlo ?Estimation de la Fonction de ValeurContrôle Monte CarloApproches d'ExplorationContrôle Monte Carlo Sur PolitiqueContrôle Monte Carlo Hors PolitiqueImplémentations IncrémentalesDéfi : Méthodes de Monte Carlo
5. Apprentissage par Différence Temporelle
Qu'est-ce que l'apprentissage par différence temporelle ?TD(0) : Estimation de la Fonction de ValeurSARSA : Apprentissage TD Sur PolitiqueQ-Learning : Apprentissage TD Hors PolitiqueGénéralisation de l’Apprentissage TDDéfi : Apprentissage par Différence Temporelle

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Défi : Bandits Manchots

À partir de maintenant, vous recevrez des défis de programmation au format Jupyter Notebook. Si vous savez comment configurer correctement l'environnement pour ces notebooks, n'hésitez pas à le faire. Cependant, nous vous recommandons d'utiliser Google Colab, car il offre de nombreux avantages par rapport aux notebooks Jupyter classiques. Lisez cet article pour apprendre à utiliser Colab.

Note
Note

La vérification de la justesse de votre solution peut être complexe et des erreurs peuvent survenir. Si vous êtes certain que votre solution est correcte mais qu'elle est indiquée comme incorrecte, examinez attentivement la solution recommandée. Si vous ne parvenez toujours pas à identifier de problème, essayez d'implémenter la solution recommandée dans une cellule séparée et exécutez-la.

Comment ouvrir le notebook et réaliser les tâches ?

Pour ouvrir le notebook et réaliser les tâches, veuillez suivre les étapes suivantes :

  1. Télécharger le notebook : le bouton de téléchargement se trouve en bas de cette page ;
  2. Ouvrir Google Colab : accédez au site web et connectez-vous avec votre compte Google ;
  3. Ouvrir le notebook : utilisez File > Upload notebook ou File > Open notebook > Upload et sélectionnez le fichier téléchargé. Pour reprendre votre travail après une pause, utilisez File > Open notebook > Recent et retrouvez votre notebook dans cette fenêtre ;
  4. Suivre les instructions : le notebook contient des instructions détaillées pour les tâches. Il est recommandé de les lire avant de commencer ;
  5. Recevoir la clé : après avoir résolu chaque tâche, une partie de la clé vous sera fournie, nécessaire pour compléter le chapitre. Saisissez ces parties dans le quiz en bas de la page après avoir terminé le challenge afin de vérifier que toutes les tâches ont été accomplies.

Challenge

question-icon

Saisissez les parties de la clé

1.
2.
3.
4.
5.
Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 2. Chapitre 6

Demandez à l'IA

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2. Problème du Bandit Manchot
Introduction au ProblèmeValeurs d'ActionAlgorithme Epsilon-GreedyAlgorithme de Borne Supérieure de ConfianceAlgorithme des Bandits à GradientDéfi : Bandits Manchots
3. Programmation Dynamique
Qu'est-ce que la Programmation Dynamique ?Équations de BellmanConditions d'OptimalitéÉvaluation de la PolitiqueAmélioration de la PolitiqueItération de Politique GénéraliséeItération de PolitiqueItération de la ValeurDéfi : Programmation Dynamique
4. Méthodes de Monte Carlo
Quelles Sont les Méthodes de Monte Carlo ?Estimation de la Fonction de ValeurContrôle Monte CarloApproches d'ExplorationContrôle Monte Carlo Sur PolitiqueContrôle Monte Carlo Hors PolitiqueImplémentations IncrémentalesDéfi : Méthodes de Monte Carlo
5. Apprentissage par Différence Temporelle
Qu'est-ce que l'apprentissage par différence temporelle ?TD(0) : Estimation de la Fonction de ValeurSARSA : Apprentissage TD Sur PolitiqueQ-Learning : Apprentissage TD Hors PolitiqueGénéralisation de l’Apprentissage TDDéfi : Apprentissage par Différence Temporelle

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La vérification de la justesse de votre solution peut être complexe et des erreurs peuvent survenir. Si vous êtes certain que votre solution est correcte mais qu'elle est indiquée comme incorrecte, examinez attentivement la solution recommandée. Si vous ne parvenez toujours pas à identifier de problème, essayez d'implémenter la solution recommandée dans une cellule séparée et exécutez-la.

Comment ouvrir le notebook et réaliser les tâches ?

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  1. Télécharger le notebook : le bouton de téléchargement se trouve en bas de cette page ;
  2. Ouvrir Google Colab : accédez au site web et connectez-vous avec votre compte Google ;
  3. Ouvrir le notebook : utilisez File > Upload notebook ou File > Open notebook > Upload et sélectionnez le fichier téléchargé. Pour reprendre votre travail après une pause, utilisez File > Open notebook > Recent et retrouvez votre notebook dans cette fenêtre ;
  4. Suivre les instructions : le notebook contient des instructions détaillées pour les tâches. Il est recommandé de les lire avant de commencer ;
  5. Recevoir la clé : après avoir résolu chaque tâche, une partie de la clé vous sera fournie, nécessaire pour compléter le chapitre. Saisissez ces parties dans le quiz en bas de la page après avoir terminé le challenge afin de vérifier que toutes les tâches ont été accomplies.

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