Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement (AR) est une méthode d'apprentissage automatique qui implique l'acquisition de stratégies comportementales optimales à travers l'interaction entre un agent et son environnement, dans le but de maximiser les récompenses cumulées. Son objectif principal est d'atteindre une optimisation autonome des décisions dans des environnements dynamiques, améliorant ainsi les performances du système. Dans des tâches complexes comme le traitement automatique des langues naturelles, l'AR peut efficacement résoudre les problèmes de prise de décision séquentielle, renforçant l'adaptabilité et la robustesse des modèles, ce qui lui confère une grande valeur d'application.