Processus de décision de Markov: fondements de l'apprentissage par renforcement
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AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Présente les bases de l'apprentissage par renforcement, couvrant les états discrets, les actions, les politiques, les fonctions de valeur, les PDM et les politiques optimales.
Explore la programmation dynamique par le calcul des coefficients binomiaux, en mettant l'accent sur l'efficacité et la mémorisation dans la résolution des problèmes.
Couvre les problèmes d'arrêt optimaux dans les probabilités appliquées et les processus stochastiques, en se concentrant sur la théorie et les applications pratiques.
Explore les sujets d'apprentissage avancés du renforcement, y compris les politiques, les fonctions de valeur, la récursion de Bellman et le contrôle de la TD sur les politiques.
