Apprentissage par renforcement
Technique
Définition
Méthode d’apprentissage où un agent apprend par essais, erreurs et récompenses dans un environnement. L’agent reçoit des signaux positifs ou négatifs selon ses actions, et optimise sa stratégie pour maximiser la récompense cumulée. Cette technique est utilisée dans les jeux (AlphaGo), la robotique, et l’alignement des LLM via RLHF.
En anglais
Reinforcement Learning — A learning paradigm where an agent learns to make optimal decisions by interacting with an environment and receiving reward or penalty signals. The agent optimizes its strategy to maximize cumulative reward. This technique powers game-playing AI (AlphaGo), robotics, and LLM alignment through RLHF.
Termes associés
Apprentissage profond
Attention (mécanisme d’)
Benchmark
Classification
Clustering
Data augmentation
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