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Veuillez expliquer ce qu'est "l'apprentissage du renforcement profond"
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Deep Reinforcement Learning (Deep RL) est un sous-champ d'apprentissage automatique qui combine l'apprentissage du renforcement (RL) et l'apprentissage en profondeur.RL considère le problème d'un agent informatique qui apprend 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 RL profonds sont capables de prendre de très grandes entrées (par exemple, chaque pixel rendu à l'écran dans un jeu vidéo) et de décider quelles actions effectuer pour optimiser un objectif (par exemple, maximiser le score de jeu).L'apprentissage en renforcement profond a été utilisé pour un ensemble diversifié d'applications, notamment, mais sans s'y limiter, la robotique, les jeux vidéo, le traitement du langage naturel, la vision informatique, l'éducation, le transport, la finance et les soins de santé.