Comprendre l'apprentissage par renforcement et ses scénarios d'application

La meilleure façon de dresser un chien est d'utiliser un système de récompense pour le récompenser pour son bon comportement et le punir pour ses mauvaises actions. La même stratégie peut être utilisée pour l’apprentissage automatique, appelé apprentissage par renforcement.

L'apprentissage par renforcement est l'une des branches de l'apprentissage automatique, qui entraîne des modèles par la prise de décision pour trouver la meilleure solution à un problème.

Afin d'améliorer la précision du modèle, des récompenses positives peuvent être utilisées pour encourager l'algorithme à se rapprocher de la bonne réponse, tandis que des récompenses négatives peuvent être accordées pour punir les écarts par rapport à la cible.

Il vous suffit de clarifier les objectifs puis de modéliser les données. Le modèle commence à interagir avec les données et propose lui-même des solutions sans intervention manuelle.

Exemple d'apprentissage par renforcement

Prenons l'exemple du dressage de chiens. Nous fournissons des récompenses telles que des biscuits pour chien pour inciter le chien à effectuer diverses actions.

Le chien recherchera des récompenses selon une certaine stratégie, il obéira donc aux ordres et apprendra de nouvelles actions, comme mendier.

Les chiens adorent courir, jouer et explorer leur environnement. Dans les algorithmes d’apprentissage par renforcement, ce comportement est appelé exploration. Les chiens auront tendance à maximiser leurs propres récompenses, ce qu’on appelle l’exploitation. Cependant, il existe un compromis entre l’exploration et l’exploitation, car l’exploration peut apporter moins de récompenses.

Termes importants dans l'apprentissage par renforcement

• Agent : un agent est un modèle formé par apprentissage par renforcement
• Environnement : la situation de formation que le modèle doit optimiser est appelée son environnement
• Actions : toutes les étapes possibles que le modèle peut suivre
• Statut : La position/statut actuel renvoyé par le modèle
• Récompenses : Pour aider le modèle à avancer dans la bonne direction, il est récompensé/donné des points pour l'évaluation de certaines actions
• Stratégie : La stratégie détermine le comportement de l'agent à tout moment. Il agit comme une cartographie entre les actions et l'état actuel

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