human
Veuillez expliquer ce qu'est "l'apprentissage par renforcement de bout en bout"
gpt
L'apprentissage par renforcement profond (RL profond) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui combine l'apprentissage par renforcement (RL) et l'apprentissage en profondeur. RL considère le problème d'un agent informatique apprenant à prendre des décisions par essais et erreurs. Deep RL intègre l'apprentissage en profondeur dans la solution, permettant aux agents de prendre des décisions à partir de données d'entrée non structurées sans ingénierie manuelle de l'espace d'état. Les algorithmes Deep RL sont capables de prendre en compte de très grandes entrées (par exemple, chaque pixel rendu 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 un ensemble diversifié d'applications, y compris, mais sans s'y limiter, la robotique, les jeux vidéo, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, l'éducation, les transports, la finance et les soins de santé.