Apprentissage par renforcementIl s’agit d’une branche importante de l’apprentissage automatique et d’un produit interdisciplinaire. Son essence est de résoudre le problème de prise de décision, c'est-à-dire de parvenir à une prise de décision automatique et continue.

L’apprentissage par renforcement comprend principalement quatre éléments : l’agent, l’état de l’environnement, le comportement et la récompense. Son objectif est d’obtenir le plus de récompenses cumulatives.

Classification de l'apprentissage par renforcement

Du point de vue des éléments, il existe principalement les méthodes suivantes :

• Basé sur la politique : l’accent est mis sur la recherche de la politique optimale ;
• Basé sur la valeur : l’accent est mis sur la recherche de la somme optimale de récompenses ;
• Basé sur l’action : l’accent est mis sur l’action optimale à chaque étape.

Mot parent : apprentissage automatique