Table des matières:
- Définition - Que signifie l'apprentissage par renforcement profond?
- Techopedia explique l'apprentissage par renforcement profond
Définition - Que signifie l'apprentissage par renforcement profond?
L'apprentissage par renforcement profond est l'apprentissage par renforcement qui est appliqué à l'aide de réseaux de neurones profonds. Ce type d'apprentissage implique que les ordinateurs agissent sur des modèles sophistiqués et examinent de grandes quantités d'entrée afin de déterminer un chemin ou une action optimisé.
Techopedia explique l'apprentissage par renforcement profond
Une façon de décrire l'apprentissage par renforcement profond est qu'un réseau neuronal profond apprend par le renforcement des expériences individuelles.
Supposons que le réseau neuronal profond mappe un espace de jeu visuel et analyse cet espace de jeu à travers un continuum de temps pour voir ce qui se passe dans le jeu. L'ordinateur commence à comprendre quels sont les résultats basés sur les entrées et peut à son tour "jouer plus intelligemment". Cela se rapporte à d'autres efforts technologiques similaires tels que les réseaux Q profonds.
En général, les experts en apprentissage automatique poussent ces types de modèles pour que les machines deviennent continuellement plus intelligentes ou apprennent à penser plus comme les humains, bien que des barrières et des limites pratiques s'appliquent.
