Apprentissage par renforcement profond basé sur des modèles: Monte Carlo Tree Search

Cette séance de cours couvre les principes de l'apprentissage par renforcement profond basé sur modèle, en se concentrant sur Monte Carlo Tree Search (MCTS) et ses applications. L'instructeur explique la structure des arbres de décision, y compris les nœuds racines, internes, feuilles et terminaux, et comment ces concepts sont liés aux stratégies de jeu. La séance de cours présente AlphaZero et MuZero, mettant en évidence leur succès dans divers jeux grâce à l'auto-jeu et les SCTM. L'instructeur discute du processus itératif de sélection d'action, d'expansion et de rétropropagation dans les SCTM, en soulignant l'importance des réseaux neuronaux dans l'évaluation des états de jeu. La séance de cours aborde également le rôle des connaissances spécialisées dans l'orientation des SCTM et l'importance de la motivation intrinsèque pour une exploration efficace de l'apprentissage par renforcement. La discussion comprend diverses histoires de réussite dans l'apprentissage par renforcement profond, illustrant l'efficacité de ces modèles dans des scénarios de prise de décision complexes. Dans l'ensemble, la séance de cours fournit un aperçu complet des techniques avancées dans l'apprentissage de renforcement, mettant en valeur leurs applications pratiques dans le jeu et au-delà.