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L'apprentissage par renforcement, parfois appel茅 apprentissage par renforcement profond, est un ensemble d'outils d'apprentissage automatique. Par exemple, vous pouvez utiliser une vari茅t茅 de techniques de renforcement pour apprendre 脿 un robot 脿 effectuer une t芒che. L'茅l茅ment cl茅 de l'apprentissage par renforcement est que le robot se r茅compense lui-m锚me lorsqu'il ex茅cute correctement la t芒che.

L'apprentissage par renforcement est un terme invent茅 il y a plus d'un si猫cle par le psychologue exp茅rimental Ivan Pavlov en 1927. 脌 l'茅poque, Pavlov d茅crivait une forme d'apprentissage qui n茅cessite un stimulus pour ajouter un renforcement positif ou n茅gatif 脿 un comportement. Les travaux de Pavlov ont permis de d茅montrer que si nous effectuons une action et que nous recevons une r茅compense, nous sommes plus enclins 脿 r茅p茅ter ce comportement, alors que l'inverse est vrai pour une punition.听

Aujourd'hui, l'apprentissage par renforcement fait r茅f茅rence au processus d茅cisionnel des algorithmes d'apprentissage automatique et des intelligences automatis茅es, telles que les 茅quipements d'usine robotis茅s ou les v茅hicules autonomes.

Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement ?

L'apprentissage par renforcement est un type d'apprentissage automatique qui traite les informations par essais et erreurs, de la m锚me mani猫re que les humains abordent un probl猫me. Contrairement 脿 d'autres types d'apprentissage, tels que l'apprentissage supervis茅, l'apprentissage par renforcement peut se faire sans qu'un humain ne surveille l'interaction et n'y r茅agisse. L'apprentissage par renforcement permet 脿 un algorithme d'apprentissage automatique d'apprendre par l'exp茅rience en essayant diff茅rentes choses et en attribuant une valeurpositive ou n茅gative 脿 chaque action en fonction du r茅sultat.听

Cela permet aux robots et aux machines de naviguer dans des situations nouvelles ou inattendues et d'apprendre quelles actions m猫nent aux meilleurs r茅sultats sans supervision humaine directe.听

Comment l'apprentissage par renforcement est-il utilis茅 ?

L'apprentissage par renforcement est utile lorsque l'agent d'apprentissage automatique, tel qu'un robot, tente d'accomplir une t芒che dans un environnement inexplor茅 ou difficile 脿 pr茅voir. L'apprentissage par renforcement fait appel au mod猫le math茅matique appel茅 processus de d茅cision de Markov, qui permet de comprendre comment les d茅cisions sont prises lorsqu'un 茅l茅ment al茅atoire affecte le r茅sultat.听

Un syst猫me d'apprentissage par renforcement doit comporter quatre 茅l茅ments :

听

• L'agent ou l'algorithme d'apprentissage automatique

• L'environnement dans lequel l'agent travaille

• La politique ou les instructions de base que l'agent suit

• Un signal de r茅compense que l'agent observe en fonction de ses actions.听

Types d'algorithmes d'apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement peut entrer dans l'une des deux grandes cat茅gories suivantes : sans mod猫le ou bas茅 sur un mod猫le. Un algorithme bas茅 sur un mod猫le commencera 脿 r茅soudre le probl猫me en construisant un mod猫le de son environnement et de toutes les actions possibles qu'il peut entreprendre. En revanche, un algorithme sans mod猫le saute cette 茅tape et commence 脿 r茅soudre le probl猫me par essais et erreurs, en observant les actions qui donnent les meilleurs r茅sultats.听

Les algorithmes sans mod猫le se pr茅sentent 茅galement sous deux formes principales : les algorithmes bas茅s sur la valeur et les algorithmes bas茅s sur la politique. Un algorithme d'apprentissage par renforcement bas茅 sur la valeur attribue une valeur 脿 chaque action en fonction du r茅sultat. Cette valeur peut 茅galement 锚tre appel茅e 芦 茅tat positif 禄, dans la mesure o霉 l'action donn茅e 茅tait 芦 positive 禄. L'algorithme proc猫de ensuite par essais et erreurs pour d茅terminer les actions qui produisent la valeur la plus 茅lev茅e ou la plus 芦 positive 禄. En revanche, un algorithme bas茅 sur une politique d茅terminera les meilleures actions 脿 entreprendre sur la base de politiques ou de r猫gles programm茅es.听

Exemples d'apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement permet 脿 l'intelligence artificielle de s'attaquer 脿 des probl猫mes plus complexes. Voici quelques exemples du type de probl猫mes que l'apprentissage par renforcement peut r茅soudre :听

• Les jeux d'intelligence artificielle : Dans les jeux vid茅o, l'apprentissage par renforcement permet aux intelligences artificielles de r茅agir aux man艙uvres particuli猫res des joueurs humains.听

• V茅hicules autonomes : Une voiture sur la route rencontre tellement de variables que l'apprentissage par renforcement peut aider l'algorithme 脿 pr茅dire le meilleur plan d'action dans des situations impr茅visibles.听

• Robots automatis茅s : Certains magasins utilisent des robots pour mesurer les stocks sur les 茅tag猫res et en commander davantage si n茅cessaire, en utilisant l'apprentissage par renforcement pour naviguer dans un magasin o霉 les d茅placements des clients sont impr茅visibles.听

Avantages de l'apprentissage par renforcement

L'un des principaux avantages des algorithmes d'apprentissage par renforcement est leur capacit茅 脿 r茅soudre des probl猫mes dans des environnements compliqu茅s et impr茅visibles. C'est cette capacit茅 qui permettra peut-锚tre un jour de cr茅er des v茅hicules autonomes s没rs, capables de r茅agir avec pr茅cision 脿 des variables telles que les pi茅tons.听

Un autre avantage est que l'apprentissage par renforcement n'a pas besoin d'un ensemble de donn茅es pr茅programm茅es pour commencer. Au lieu de cela, l'algorithme peut apprendre par lui-m锚me, par essais et erreurs, 脿 trouver les meilleures actions possibles pour maximiser un r茅sultat. Les algorithmes d'apprentissage par renforcement sont capables de fonctionner sans qu'un superviseur humain ne dirige l'apprentissage.听

Un autre avantage 脿 prendre en compte est que l'apprentissage par renforcement produit souvent des r茅sultats plus originaux que les mod猫les fonctionnant 脿 partir d'un grand ensemble de donn茅es. Les algorithmes d'apprentissage supervis茅 risquent de d茅velopper des biais bas茅s sur les caract茅ristiques individuelles, les exp茅riences et les connaissances de l'homme qui les a programm茅s, mais l'apprentissage par renforcement permet 脿 l'algorithme de chercher de nouvelles fa莽ons de r茅soudre le probl猫me sans les biais des humains qui supervisent le travail.听

Qui utilise l'apprentissage par renforcement, et comment commencer ?

L'apprentissage par renforcement s'applique 脿 un large 茅ventail d'utilisations, notamment dans des secteurs tels que les soins de sant茅, l'automobile, les jeux vid茅o, la vente au d茅tail, le g茅nie civil, l'茅nergie et bien d'autres encore. Parmi les carri猫res potentielles dans le domaine de l'apprentissage par renforcement, citons celles d'ing茅nieur en apprentissage automatique, de scientifique des donn茅es et d鈥檌ng茅nieur chercheur en IA.听

Ing茅nieur en apprentissage automatique

Salaire moyen : 鈧� 56 248 []

Perspectives d'emploi : L鈥櫭﹖ude 芦 Les m茅tiers en 2030 禄 de France Strat茅gie pr茅voit une augmentation de 26 % des postes d鈥檌ng茅nieurs de l鈥檌nformatique entre 2019 et 2030 [].

Formation requise : Un niveau bac + 4/5 est requis. Ce peut 锚tre un dipl么me d鈥檜ne 茅cole d鈥檌ng茅nieurs ou un master en informatique, avec sp茅cialisation en science des donn茅es et apprentissage automatique.听

En tant qu'ing茅nieur en apprentissage automatique, vous cr茅erez des algorithmes qui utilisent l'intelligence artificielle pour r茅soudre des probl猫mes. Vous 茅valuerez 茅galement les mod猫les existants afin de trouver des domaines d'am茅lioration, tout en effectuant des tests, en recherchant des bogues et en fournissant une documentation appropri茅e. Les ing茅nieurs en apprentissage automatique travaillent dans des secteurs tels que l'industrie manufacturi猫re, les soins de sant茅, les transports, etc.听

Scientifique des donn茅es

Salaire moyen : 鈧� 54 000 []

Perspectives d'emploi (croissance pr茅vue entre 2019 et 2030) : comme pour les ing茅nieurs en apprentissage automatique [].

Formation requise : La formation la plus courante pour un scientifique des donn茅es est de niveau bac + 4/5, soit un dipl么me d鈥檜ne 茅cole d鈥檌ng茅nieurs, soit un master, avec sp茅cialisation en statistiques, data science ou big data.听

En tant que data scientist, vous collecterez, traiterez et analyserez des donn茅es afin de rechercher des tendances, de formuler des recommandations et de communiquer vos conclusions 脿 la direction. Vous devrez vous familiariser avec les outils de visualisation des donn茅es ainsi qu'avec les mod猫les et algorithmes n茅cessaires 脿 l'apprentissage automatique. Dans ce domaine, vous aurez l'occasion de travailler sur une vari茅t茅 de projets, allant de l'am茅lioration des processus d'entreprise 脿 la conduite de recherches.听

Ing茅nieur chercheur en IA

Salaire moyen : 鈧� 48 581 []

Perspectives d'emploi (croissance pr茅vue entre 2019 et 2030) : comme pour les ing茅nieurs en apprentissage automatique []

Formation requise : Pour devenir ing茅nieur chercheur en IA, vous devez g茅n茅ralement 锚tre titulaire d'un master en informatique ou en math茅matique avec une sp茅cialisation en intelligence artificielle, ou un dipl么me 茅quivalent d鈥檜ne 茅cole d鈥檌ng茅nieurs.

Les ing茅nieurs chercheurs en IA travaillent 脿 la cr茅ation d'une intelligence artificielle capable d'apprendre par elle-m锚me et d'obtenir des r茅sultats pr茅cis. Dans ce m茅tier, vous pouvez 茅galement cr茅er des algorithmes et des mod猫les capables d'analyser de grands ensembles de donn茅es. Vous travaillerez avec des data scientists et des ing茅nieurs, ainsi qu'avec d'autres professionnels. En tant qu鈥檌ng茅nieur chercheur en IA, vous aurez l'occasion de travailler sur des projets dans les domaines de la sant茅, du marketing, des ressources humaines, etc.听

Apprenez-en plus avec 糖心vlog官网观看

Si vous 锚tes pr锚t 脿 passer 脿 l'茅tape suivante et 脿 entamer une carri猫re dans le domaine de l'apprentissage par renforcement et de l'intelligence artificielle, vous pouvez envisager de suivre le cours Reinforcement Learning Specialization offert par l'Universit茅 de l'Alberta sur 糖心vlog官网观看. Cette s茅rie de quatre cours dure environ deux mois 脿 raison de 10 heures par semaine et peut vous aider 脿 acqu茅rir des comp茅tences en intelligence artificielle, en apprentissage automatique, en apprentissage par renforcement, en approximation de fonction et en syst猫mes intelligents.听