Apprentissage par imitation

L'apprentissage par imitation est un cadre permettant d'apprendre des stratégies comportementales à partir de démonstrations, où les données de démonstration sont généralement présentées sous forme de trajectoires état-action. Cette méthode vise à établir une correspondance généralisable entre les états et les actions grâce à l'apprentissage supervisé (Clonage de Comportement) ou à trouver une fonction de récompense/coût qui optimise les décisions dans les démonstrations via l'apprentissage par renforcement inverse (Apprentissage Inverse par Renforcement). Les dernières méthodes d'apprentissage inverse Q apprennent directement la fonction Q à partir des données d'expert, représentant implicitement la récompense, et fournissent ainsi la politique optimale sous forme de distribution de Boltzmann. L'apprentissage par imitation a une valeur d'application significative en robotique, dans la conduite autonome et dans d'autres domaines, améliorant efficacement les capacités de prise de décision et l'efficacité d'exécution des systèmes.