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Apprentissage par renforcement

Ce module explore l'apprentissage par renforcement, un type d'apprentissage automatique où les agents apprennent à prendre des décisions en interagissant avec un environnement afin de maximiser la récompense cumulative. Il couvre des concepts clés tels que le processus de décision de Markov, l'optimisation des politiques et les méthodes basées sur la valeur, ainsi que des applications dans des domaines tels que les jeux, la robotique et les systèmes autonomes...

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Sutton, Richard S., et Andrew G. Barto. Apprentissage par renforcement : An Introduction. Deuxième édition. Adaptive Computation and Machine Learning Series. Cambridge, Massachusetts : The MIT Press, 2018.

Kochenderfer, Mykel J., Tim A. Wheeler et Kyle H. Wray. Algorithms for Decision Making. Cambridge, Massachusetts : The MIT Press, 2022.

Agarwal, Alekh, Nan Jiang, et S. Kakade. "Apprentissage par renforcement : Theory and Algorithms", 2019.

https://www.semanticscholar.org/paper/Reinforcement-Learning%3A-Theory-and-Algorithms-Agarwal-Jiang/8ef87e938b53c7f3ffdf47dfc317aa9b82848535

Bertsekas, Dimitri P. Apprentissage par renforcement et contrôle optimal. 2e impression (y compris les révisions éditoriales). Belmont, Massachusetts : Athena Scientific, 2019.

Apprentissage par renforcement

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Sutton, Richard S., et Andrew G. Barto. Apprentissage par renforcement : An Introduction. Deuxième édition. Adaptive Computation and Machine Learning Series. Cambridge, Massachusetts : The MIT Press, 2018.

Kochenderfer, Mykel J., Tim A. Wheeler et Kyle H. Wray. Algorithms for Decision Making. Cambridge, Massachusetts : The MIT Press, 2022.

Agarwal, Alekh, Nan Jiang, et S. Kakade. "Apprentissage par renforcement : Theory and Algorithms", 2019.

Bertsekas, Dimitri P. Apprentissage par renforcement et contrôle optimal. 2e impression (y compris les révisions éditoriales). Belmont, Massachusetts : Athena Scientific, 2019.

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