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Explore l'optimisation des politiques proximales pour améliorer la stabilité et l'efficacité du contrôle continu avec un apprentissage par renforcement profond.
Plongez dans l'impact de l'IoT sur le lieu de travail, en discutant de son origine, des architectures système, des applications futures et des avantages économiques.
Explore l'application de l'apprentissage de renforcement pour enseigner à Pacman à jouer de façon autonome en utilisant les méthodes de gradient de politique et les processus de décision Markov.
Explore les sciences informatiques environnementales et l'observation de la Terre grâce à des modèles d'apprentissage approfondi précis pour la surveillance, l'intégration des connaissances sur le domaine dans les modèles d'espèces et l'amélioration de la recherche d'images.
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.
