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Explore les représentations factorisées pour la planification, en se concentrant sur la réduction de la complexité et l'amélioration de l'efficacité grâce à une modélisation distincte des fonctionnalités.
Intensifier l'apprentissage avec la rétroaction humaine, discuter de la convergence des estimateurs et introduire une approche pessimiste pour améliorer les performances.
Plonge dans la prise de décision sous le risque, la rationalité limitée, la théorie des prospects et le cadrage, avec des idées de l'économie comportementale.
Introduit Q-Learning, Deep Q-Learning, l'algorithme REINFORCE et Monte-Carlo Tree Search dans l'apprentissage par renforcement, aboutissant à AlphaGo Zero.
