Apprentissage par renforcement (ARL)

L'apprentissage par renforcement (AR) est une méthode permettant d'entraîner des agents à prendre des décisions en interagissant avec un environnement afin de maximiser un signal de récompense cumulée. L'agent ajuste sa stratégie de comportement en fonction des retours sous forme de récompenses ou de pénalités, visant à trouver la politique optimale qui peut atteindre la récompense à long terme maximale. L'AR possède une valeur d'application significative dans les systèmes de prise de décision autonome et peut être largement utilisé dans des domaines tels que le contrôle des robots, l'optimisation des stratégies de jeu et la gestion des ressources.