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Was ist Reinforcement Learning?<end_of_turn>
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L’apprentissage par renforcement est un domaine du Machine Learning. Il s’agit de prendre les mesures appropriées pour maximiser la récompense dans une situation particulière. Il est utilisé par divers logiciels et machines pour trouver le meilleur comportement ou chemin possible à suivre dans une situation spécifique. L'apprentissage par renforcement diffère de l'apprentissage supervisé dans le sens où dans l'apprentissage supervisé, les données d'entraînement contiennent le corrigé, de sorte que le modèle est formé lui-même avec la bonne réponse, tandis que dans l'apprentissage par renforcement, il n'y a pas de réponse mais l'agent de renforcement décide quoi faire. effectuer la tâche donnée. En l’absence d’un ensemble de données de formation, il est voué à apprendre de son expérience.

L'apprentissage par renforcement (RL) est la science de la prise de décision. Il s’agit d’apprendre le comportement optimal dans un environnement pour obtenir une récompense maximale. Dans RL, les données sont accumulées à partir de systèmes d’apprentissage automatique qui utilisent une méthode d’essais et d’erreurs. Les données ne font pas partie des entrées que l’on trouverait dans l’apprentissage automatique supervisé ou non supervisé.

L'apprentissage par renforcement utilise des algorithmes qui apprennent des résultats et décident quelle action entreprendre ensuite. Après chaque action, l’algorithme reçoit un retour qui l’aide à déterminer si le choix qu’il a fait était correct, neutre ou incorrect. C'est une bonne technique à utiliser pour les systèmes automatisés qui doivent prendre de nombreuses petites décisions sans assistance humaine.

L'apprentissage par renforcement est un système autonome d'auto-apprentissage qui apprend essentiellement par essais et erreurs. Il effectue des actions dans le but de maximiser les récompenses, ou en d’autres termes, il apprend par la pratique afin d’obtenir les meilleurs résultats.<end_of_turn><eos>