Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explore l'algorithme SARSA pour l'apprentissage par renforcement, en mettant l'accent sur la mise à jour des valeurs Q et l'importance de l'exploration dans l'apprentissage par récompenses.
Compare l'apprentissage par renforcement basé sur un modèle et sans modèle, en soulignant les avantages du premier pour s'adapter aux changements de récompense et planifier les actions futures.
Explore les implications éthiques de l’IA sur la justice et l’équité dans la société, en soulignant l’importance de prendre en compte les aspects sociaux dans la prise de décision.
Couvre le renforcement de l'apprentissage en neurorobotique, en mettant l'accent sur la mise en oeuvre de l'algorithme SARSA et les compromis décisionnels des robots.
Explore les méthodes de Monte-Carlo pour l'apprentissage par renforcement, en les comparant avec les méthodes TD et en mettant l'accent sur l'efficacité des méthodes TD dans la propagation de l'information.
Couvre la théorie du renforcement de l'apprentissage, en mettant l'accent sur le dilemme de l'exploration et de l'exploitation et sur les stratégies visant à équilibrer l'exploration et l'exploitation.
