Reinforcement Learning (Apprentissage par renforcement)

Reinforcement Learning, ou apprentissage par renforcement, est une branche de l'intelligence artificielle (IA) où un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement. L'agent reçoit des récompenses ou des pénalités en fonction des actions qu'il entreprend, et son objectif est de maximiser la somme des récompenses sur le long terme. Contrairement à d'autres méthodes d'apprentissage automatique, comme l'apprentissage supervisé ou non supervisé, l'apprentissage par renforcement repose sur un processus de "découverte" dans lequel l'agent explore différentes stratégies pour comprendre comment atteindre un objectif optimal. Cette technique est largement utilisée dans des applications complexes comme la robotique, les jeux vidéo, la finance, et les systèmes de recommandation, où l'environnement est dynamique et où une série d'actions dépendantes doit être prise en compte. Le Reinforcement Learning est également à la base de certains des développements les plus avancés en IA, notamment dans les algorithmes qui battent des champions humains à des jeux comme le Go ou les échecs.

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