Cette option a pour objectif d’acqu\u00e9rir les bases en apprentissage par renforcement, qui est un cadre diff\u00e9rent de ceux \u00e9tudi\u00e9s dans le reste du master (apprentissage supervis\u00e9, non-supervis\u00e9, etc.). En apprentissage par renforcement, on consid\u00e8re un agent qui \u00e9volue dans un environnement : l’agent apprend gr\u00e2ce aux interactions avec l’environnement, notamment via un syst\u00e8me de r\u00e9compenses qu’il re\u00e7oit en fonction des actions qu’il choisit. Ces situations se retrouvent dans des applications vari\u00e9es telles que les joueurs artificiels, la robotique, les syst\u00e8mes de recommandation et la publicit\u00e9 sur internet.<\/p>\n
L’UE comprend l’\u00e9tude des bases math\u00e9matiques de ce domaine, notamment statistiques, les concepts fondamentaux tels que le compromis exploration-exploitation, les algorithmes les plus connus et leur programmation dans des cas pratiques.<\/p>\n
Une premi\u00e8re partie de l’UE est consacr\u00e9e aux probl\u00e8mes dits de bandits, d\u00e9terminants pour comprendre l’essence de l’apprentissage par renforcement. La seconde partie de l’UE est consacr\u00e9e au cadre g\u00e9n\u00e9ral des processus de d\u00e9cision de Markov et aux deux algorithmes embl\u00e9matiques SARSA et Q-learning.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Option AR – Apprentissage par Renforcement Cette option a pour objectif d’acqu\u00e9rir les bases en apprentissage par renforcement, qui est un cadre diff\u00e9rent de ceux \u00e9tudi\u00e9s dans le reste du master (apprentissage supervis\u00e9, non-supervis\u00e9, etc.). En apprentissage par renforcement, on consid\u00e8re un agent qui \u00e9volue dans un environnement : l’agent apprend gr\u00e2ce aux interactions avec…<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":0,"parent":44,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-616","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/iaaa.lis-lab.fr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/616","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/iaaa.lis-lab.fr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/iaaa.lis-lab.fr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/iaaa.lis-lab.fr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/iaaa.lis-lab.fr\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=616"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/iaaa.lis-lab.fr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/616\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":621,"href":"https:\/\/iaaa.lis-lab.fr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/616\/revisions\/621"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/iaaa.lis-lab.fr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/44"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/iaaa.lis-lab.fr\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=616"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}