Apprentissage par renforcement profond
L'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs. L'apprentissage par renforcement profond intègre l'apprentissage profond dans la résolution, permettant aux agents de prendre des décisions à partir de données d'entrée non structurées sans intervention manuelle sur l'espace des états. Les algorithmes d'apprentissage par renforcement profond sont capables de prendre en compte de très grandes quantités de données (par exemple, chaque pixel affiché à l'écran dans un jeu vidéo) et de décider des actions à effectuer pour optimiser un objectif (par exemple, maximiser le score du jeu). L'apprentissage par renforcement profond a été utilisé pour diverses d'applications, y compris, de manière non exhaustive, la robotique, les jeux vidéo, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, l'éducation, les transports, la finance et la santé.
