Définition - Que signifie l'apprentissage par renforcement (RL)?
L'apprentissage par renforcement, dans le contexte de l'intelligence artificielle, est un type de programmation dynamique qui entraîne des algorithmes à l'aide d'un système de récompense et de punition.
Un algorithme d'apprentissage par renforcement, ou agent, apprend en interagissant avec son environnement. L'agent reçoit des récompenses en exécutant correctement et des pénalités pour l'exécution incorrecte. L'agent apprend sans intervention d'un humain en maximisant sa récompense et en minimisant sa peine.
Definir Tech explique l'apprentissage par renforcement (RL)
L'apprentissage par renforcement est une approche de l'apprentissage automatique qui s'inspire de la psychologie comportementaliste. C'est similaire à la façon dont un enfant apprend à effectuer une nouvelle tâche. L'apprentissage par renforcement contraste avec les autres approches d'apprentissage automatique en ce sens que l'algorithme n'est pas explicitement informé de la manière d'exécuter une tâche, mais résout le problème seul.
En tant qu'agent, qui pourrait être une voiture autonome ou un programme jouant aux échecs, interagit avec son environnement, reçoit un état de récompense en fonction de ses performances, comme se rendre à destination en toute sécurité ou gagner une partie. À l'inverse, l'agent reçoit une pénalité pour avoir mal exécuté, comme sortir de la route ou être mis en échec.
Au fil du temps, l'agent prend des décisions pour maximiser sa récompense et minimiser sa pénalité en utilisant une programmation dynamique. L'avantage de cette approche de l'intelligence artificielle est qu'elle permet à un programme d'IA d'apprendre sans qu'un programmeur ne précise comment un agent doit effectuer la tâche.