Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
Politique publiqueUne politique publique est une intervention de l'État ou d'une autre autorité publique (banque centrale, collectivité territoriale, ...) afin d'avoir un effet sur la société ou un territoire. Les politiques publiques sont la modalité d'action de la puissance publique. Jean-Claude Thoenig définit les politiques publiques comme les . Le terme prend un sens différent selon la discipline qui l'utilise.
Bandit manchot (mathématiques)vignette|Une rangée de machines à sous à Las Vegas. En mathématiques, plus précisément en théorie des probabilités, le problème du bandit manchot (généralisable en problème du bandit à K bras ou problème du bandit à N bras) se formule de manière imagée de la façon suivante : un utilisateur (un agent), face à des machines à sous, doit décider quelles machines jouer. Chaque machine donne une récompense moyenne que l'utilisateur ne connait pas a priori. L'objectif est de maximiser le gain cumulé de l'utilisateur.
PolicyPolicy is a deliberate system of guidelines to guide decisions and achieve rational outcomes. A policy is a statement of intent and is implemented as a procedure or protocol. Policies are generally adopted by a governance body within an organization. Policies can assist in both subjective and objective decision making. Policies used in subjective decision-making usually assist senior management with decisions that must be based on the relative merits of a number of factors, and as a result, are often hard to test objectively, e.
Q-learningvignette|400x400px|Dans le Q-learning, l'agent exécute une action a en fonction de l'état s et d'une fonction Q. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense r de l'environnement. Il met alors à jour la fonction Q. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Il ne nécessite aucun modèle initial de l'environnement.
Évaluation des politiques publiquesL’évaluation des politiques publiques en tant que nouvel outil d’aide à la décision publique est apparue aux États-Unis dans les années 1960 avant de se développer au Royaume-Uni, dans les pays scandinaves puis dans les autres démocraties occidentales vingt ans plus tard, notamment à l’initiative de la Commission européenne, qui en a fait une exigence règlementaire systématique dans le cadre des financements alloués aux États membres à partir des années 1990.
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
Policy studiesPolicy studies is a subdiscipline of political science that includes the analysis of the process of policymaking (the policy process) and the contents of policy (policy analysis). Policy analysis includes substantive area research (such as health or education policy), program evaluation and impact studies, and policy design. It "involves systematically studying the nature, causes, and effects of alternative public policies, with particular emphasis on determining the policies that will achieve given goals.
Apprentissage superviséL'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
