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Qu'est-ce que Apprentissage par renforcement ?

Méthode d'apprentissage automatique dans laquelle un agent (l'entité qui apprend) observe l'état de l'environnement, choisit des actions et apprend par essais et erreurs une manière de les choisir (politique) qui maximise la somme des récompenses reçues en retour, y compris les récompenses futures. Aucune bonne réponse n'est donnée action par action, et la récompense arrive souvent avec retard. On l'utilise pour les jeux, la commande de robots ou l'ajustement des sorties d'un modèle de langage aux évaluations humaines.

Nom japonais: 強化学習

« Apprentissage par renforcement » apparaît dans 2 questions d'entraînement réparties sur 1 thèmes, dont Bases de l'apprentissage automatique.

Domaine: Bases de l'apprentissage automatique

S'entraîner : questions sur Apprentissage par renforcement

Quelle description de l'apprentissage par renforcement est correcte ?

  1. AOn fournit un grand nombre de paires entrée-bonne réponse, et l'on apprend une fonction qui prédit la bonne réponse à partir de l'entrée en réduisant l'écart entre la prédiction et la bonne réponse
  2. BUn agent agit dans un environnement et apprend une manière de choisir ses actions (politique) qui maximise la somme des récompenses obtenues
  3. COn répartit des données sans bonne réponse en plusieurs groupes, de sorte que les éléments aux caractéristiques semblables se retrouvent dans le même groupe
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Réponse : B. Un agent agit dans un environnement et apprend une manière de choisir ses actions (politique) qui maximise la somme des récompenses obtenues

En apprentissage par renforcement, l'entité qui apprend (l'agent) observe l'état de l'environnement, choisit une action et reçoit en retour une récompense. Aucune bonne réponse n'est donnée action par action : l'agent apprend par essais et erreurs une politique qui maximise la somme des récompenses reçues à l'avenir. On l'utilise pour des jeux comme le go, la commande de robots, ou l'ajustement des sorties d'un modèle de langage aux évaluations humaines.

« Apprentissage par renforcement » dans les explications

Questions mentionnant « Apprentissage par renforcement » (2)

  1. Quelle description de l'apprentissage par renforcement est correcte ?
  2. Lequel des exemples suivants relève de l'apprentissage non supervisé ?

Termes associés

Apprentissage non supervisé Apprentissage supervisé Algorithme des k-moyennes (k-means) Analyse en composantes principales (ACP) Apprentissage par transfert (transfer learning) Descente de gradient (gradient descent) Fonction d'activation Matrice de confusion Précision et rappel (precision and recall) Régularisation

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