Apprentissage profond par renforcement

L'apprentissage par renforcement profond est une méthode avancée qui combine l'apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement, visant à apprendre automatiquement des stratégies de prise de décision optimales à travers l'interaction entre un agent et son environnement. Son objectif principal est de permettre à l'agent de maximiser les récompenses cumulées dans des environnements complexes et dynamiques, ce qui favorise un apprentissage autonome efficace et une grande adaptabilité. L'apprentissage par renforcement profond a une valeur d'application importante dans des domaines tels que les jeux, la robotique et la conduite autonome, capable de résoudre des espaces d'état de haute dimension et des problèmes non linéaires qui sont difficiles à gérer pour les méthodes traditionnelles.