Apprentissage par renforcement

Généralement, l'apprentissage automatique ou machine learning est connu pour son apprentissage supervisé et non supervisé. Les deux ont besoin d'observations ou de données sur lesquelles travailler afin d'explorer les modèles sous-jacents possibles. Le premier d'entre eux, à partir de données étiquetées, apprend à prédire la sortie (classification ou régression), et le second, apprend la structure inhérente des données et nous aide à mieux la comprendre. Mais qu'en est-il de l'apprentissage par renforcement ? … Continuer la lecture