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- L'apprentissage par renforcement hors ligne (ou batch) est un cas particulier de l'apprentissage par renforcement, qui est une classe de problèmes d'apprentissage automatique dont l'objectif est de déterminer à partir d'expériences une stratégie (ou politique) permettant à un agent de maximiser une récompense numérique au cours du temps. Dans le cadre de l'apprentissage par renforcement purement hors ligne, l'agent ne peut pas interagir avec l'environnement : une base d'apprentissage lui est fournie au départ et il l'exploite pour apprendre une politique.Contrastant avec les algorithmes en-ligne, où l'agent à la possibilité d'interagir comme bon lui semble avec l'environnement, les algorithmes hors-ligne tentent d'exploiter au maximum les exemples d'apprentissage dont ils disposent, sans compter uniquement sur la possibilité d'exploration.Cette approche est donc particulièrement avantageuse quand il n'est pas possible d'effectuer des expériences ou lorsque ces expériences sont coûteuses (casse de matériel possible, obligation d'avoir recours à une assistance humaine pendant les expériences, etc). En général cependant, les techniques d'apprentissage par renforcement batch peuvent être utilisées dans un cadre plus large, où la base d'apprentissage peut évoluer au cours du temps. L'agent peut alors alterner entre des phases d'exploration et des phases d'apprentissage.Les algorithmes hors-ligne sont en général des adaptations d'autres algorithmes comme le Q-Learning, eux-mêmes inspirés par les algorithmes de programmation dynamique résolvant les MDPs. (fr)
- L'apprentissage par renforcement hors ligne (ou batch) est un cas particulier de l'apprentissage par renforcement, qui est une classe de problèmes d'apprentissage automatique dont l'objectif est de déterminer à partir d'expériences une stratégie (ou politique) permettant à un agent de maximiser une récompense numérique au cours du temps. Dans le cadre de l'apprentissage par renforcement purement hors ligne, l'agent ne peut pas interagir avec l'environnement : une base d'apprentissage lui est fournie au départ et il l'exploite pour apprendre une politique.Contrastant avec les algorithmes en-ligne, où l'agent à la possibilité d'interagir comme bon lui semble avec l'environnement, les algorithmes hors-ligne tentent d'exploiter au maximum les exemples d'apprentissage dont ils disposent, sans compter uniquement sur la possibilité d'exploration.Cette approche est donc particulièrement avantageuse quand il n'est pas possible d'effectuer des expériences ou lorsque ces expériences sont coûteuses (casse de matériel possible, obligation d'avoir recours à une assistance humaine pendant les expériences, etc). En général cependant, les techniques d'apprentissage par renforcement batch peuvent être utilisées dans un cadre plus large, où la base d'apprentissage peut évoluer au cours du temps. L'agent peut alors alterner entre des phases d'exploration et des phases d'apprentissage.Les algorithmes hors-ligne sont en général des adaptations d'autres algorithmes comme le Q-Learning, eux-mêmes inspirés par les algorithmes de programmation dynamique résolvant les MDPs. (fr)
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- L'apprentissage par renforcement hors ligne (ou batch) est un cas particulier de l'apprentissage par renforcement, qui est une classe de problèmes d'apprentissage automatique dont l'objectif est de déterminer à partir d'expériences une stratégie (ou politique) permettant à un agent de maximiser une récompense numérique au cours du temps. (fr)
- L'apprentissage par renforcement hors ligne (ou batch) est un cas particulier de l'apprentissage par renforcement, qui est une classe de problèmes d'apprentissage automatique dont l'objectif est de déterminer à partir d'expériences une stratégie (ou politique) permettant à un agent de maximiser une récompense numérique au cours du temps. (fr)
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- Apprentissage par renforcement hors ligne (fr)
- Apprentissage par renforcement hors ligne (fr)
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