Exploration Efficace

L'exploration efficace est l'un des principaux obstacles à l'application à grande échelle des algorithmes modernes d'apprentissage par renforcement profond. Le défi central réside dans l'équilibre entre l'exploitation des estimations actuelles et l'acquisition d'informations sur les états et actions inconnus. Aborder efficacement cette question peut considérablement améliorer les performances et l'adaptabilité des systèmes d'apprentissage par renforcement, en augmentant leur efficacité d'apprentissage et la qualité de leurs décisions dans des environnements complexes.