Découverte et Maîtrise des Fondements de l'Apprentissage par Renforcement
L’apprentissage par renforcement (RL) est une branche fascinante de l’intelligence artificielle qui vise à enseigner à un agent comment prendre des décisions pour maximiser une récompense cumulative dans un environnement donné.
Mon voyage dans le monde de l’apprentissage par renforcement a débuté par l’envie d’entrainer des IA à jouer à des jeux vidéos (notamment Track Mania).
Le cours proposé par HuggingFace, qui m’a ouvert les portes d’un ensemble diversifié de techniques et d’approches, allant des fondamentaux tels que les Processus de Décision Markoviens (MDP) jusqu’à des concepts plus récents et évoluées, en passant par les systèmes multi-agents ou des outils comme Unity ML-Agents.
