Apprentissage par renforcement profond
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L'apprentissage par renforcement profond est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond. L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs. L'apprentissage par renforcement profond intègre l'apprentissage profond dans la résolution, permettant aux agents de prendre des décisions à partir de données d'entrée non structurées sans intervention manuelle sur l'espace des états. Les algorithmes d'apprentissage par renforcement profond sont capables de prendre en compte de très grandes quantités de données et de décider des actions à effectuer pour optimiser un objectif. L'apprentissage par renforcement profond a été utilisé pour diverses d'applications, y compris, de manière non exhaustive, la robotique, les jeux vidéo, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, l'éducation, les transports, la finance et la santé.
