Définition - Que signifie Reward Path?
Dans l'apprentissage par renforcement, un chemin de récompense est un chemin qu'un agent emprunte pour obtenir des récompenses cumulatives. Cette terminologie n'est pas vraiment utilisée à elle seule dans l'apprentissage automatique, mais le concept de récompense est au cœur de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique et modèles de processus de décision de Markov.
Definir Tech explique le chemin des récompenses
Un processus de décision de Markov fait passer un agent à travers une séquence d'états et analyse le résultat. Les pratiques d'apprentissage par Q ou par renforcement font fonctionner le modèle en permanence, à la recherche de récompenses et en adaptant le modèle de manière appropriée. On pourrait donc dire que le chemin de la récompense est le chemin qui génère le plus de récompense.
Une autre façon d'expliquer un chemin de récompense en informatique est de le mettre en contraste avec un chemin de récompense dans le cerveau humain. Dans le cerveau humain, une voie de récompense est associée à un coup de dopamine. Dans l'apprentissage par renforcement et d'autres formes d'apprentissage automatique, la dopamine n'est pas présente et la récompense est basée sur un programme pour récompenser la fonction à la place.
Un excellent exemple est un programme d'apprentissage par renforcement qui aide un ordinateur à apprendre à jouer à un jeu vidéo stimulant. Les programmeurs définissent la récompense comme survivant au jeu, puis le modèle d'apprentissage par renforcement passe à plusieurs reprises dans le processus de décision de Markov, renforçant ses connaissances sur la façon d'obtenir une récompense.
L'apprentissage par renforcement et les technologies similaires jouent un rôle majeur pour aider les ordinateurs et les technologies à évoluer vers un niveau plus élevé d'intelligence artificielle.
Cette définition a été écrite dans le contexte de l'apprentissage par renforcement