🔧TechniquesRL
Apprentissage par renforcement
Reinforcement Learning · RL
Définition
L'apprentissage par renforcement est une méthode de machine learning ou un agent apprend en interagissant avec un environnement et en recevant des récompenses ou pénalités. L'agent optimise sa stratégie pour maximiser la récompense cumulée. Cette technique est utilisée pour les jeux, la robotique et l'alignement des LLM via RLHF.
Exemple concret
💡 AlphaGo de DeepMind à battu le champion du monde de Go en apprenant par renforcement à travers des millions de parties contre lui-meme.
Termes liés
Questions fréquentes
Que veut dire RL ?
RL signifie Apprentissage par renforcement (en anglais : Reinforcement Learning). L'apprentissage par renforcement est une méthode de machine learning ou un agent apprend en interagissant avec un environnement et en recevant des récompenses ou pénalités. L'agent optimise sa stratégie pour maximiser la récompense cumulée. Cette tec…
Qu'est-ce que RL (Apprentissage par renforcement) en intelligence artificielle ?
L'apprentissage par renforcement est une méthode de machine learning ou un agent apprend en interagissant avec un environnement et en recevant des récompenses ou pénalités. L'agent optimise sa stratégie pour maximiser la récompense cumulée. Cette technique est utilisée pour les jeux, la robotique et l'alignement des LLM via RLHF.
À quoi sert RL ?
AlphaGo de DeepMind à battu le champion du monde de Go en apprenant par renforcement à travers des millions de parties contre lui-meme.
Quels sont les concepts liés à RL ?
Les concepts liés à Apprentissage par renforcement incluent : RLHF, Machine Learning, Agent IA, Alignement IA. Retrouvez chaque définition dans le glossaire IA de Brief IA.
📬 Newsletter gratuite
Ne rate rien de l'actu IA
Reçois chaque soir les 7 meilleures actus IA, décryptées en 5 min. Gratuit.