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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...