Concepts d'apprentissage par renforcement

Cette séance de cours fournit un aperçu approfondi des concepts d'apprentissage par renforcement, y compris les processus décisionnels de Markov, la dynamique des états, l'analyse de trajectoire et l'approche par gradient de politique. L'instructeur passe en revue des sujets clés tels que les réseaux neuronaux convolutifs, les arbres de décision et l'analyse des composants principaux, en mettant l'accent sur leurs applications dans l'apprentissage automatique. La séance de cours explore également les défis de la formation des réseaux neuronaux, l'importance de la généralisation et l'interprétabilité des modèles. En outre, l'instructeur discute des techniques d'apprentissage non supervisées telles que le clustering K-means et les auto-encodeurs, soulignant leur rôle dans l'analyse des données. La séance de cours se termine par une discussion sur la théorie de l'apprentissage par renforcement, ses liens avec les systèmes dynamiques et ses applications pratiques dans divers domaines.