Principes fondamentaux de l'apprentissage par renforcement

Cette séance de cours couvre les bases de l'apprentissage par renforcement, en explorant des concepts tels que les États, les actions, les récompenses, les politiques et les fonctions de valeur. L'instructeur discute des défis de l'apprentissage de politiques optimales dans des environnements dynamiques et de l'utilisation de réseaux de neurones pour gérer des espaces d'état infinis. La séance de cours aborde également les liens entre l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage automatique, mettant en évidence les applications en robotique et en jeu.