Apprentissage par renforcement

L’apprentissage par renforcement est une méthode d’apprentissage machine où un agent apprend à prendre des décisions en effectuant des actions dans un environnement afin de maximiser une notion de récompense cumulative. Il est basé sur l’essai et l’erreur, où l’agent découvre quelles actions mènent aux meilleurs résultats à travers des interactions directes avec son environnement.

Exemple : Un robot apprenant à naviguer dans un labyrinthe utilise l’apprentissage par renforcement pour trouver le chemin le plus rapide vers la sortie. Chaque mouvement réussi vers la sortie augmente sa récompense, tandis que les impasses ou les mouvements inutiles la diminuent, guidant progressivement l’agent vers la solution optimale.

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