Séance de cours
Bases d'apprentissage de renforcement
Description
Cette séance de cours couvre les bases de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur des sujets tels que l'apprentissage Q, les politiques epsilon-greedy et l'estimation de Monte Carlo. Il explique comment les agents interagissent avec les environnements, apprennent des politiques optimales et équilibrent l’exploration et l’exploitation.
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