Apprentissage par renforcement hors-ligne - Historique des versions

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	''' batch reinforcement learning'''		''' batch reinforcement learning'''

	<!-- Offline RL is a paradigm that learns exclusively from static datasets of previously collected interactions, making it feasible to extract policies from large and diverse training datasets. Effective offline RL algorithms have a much wider range of applications than online RL, being particularly appealing for real-world applications such as education, healthcare, and robotics. -->		<!-- Offline RL is a paradigm that learns exclusively from static datasets of previously collected interactions, making it feasible to extract policies from large and diverse training datasets. Effective offline RL algorithms have a much wider range of applications than online RL, being particularly appealing for real-world applications such as education, healthcare, and robotics. -->==Sources==

	~~<small>~~

	[https://arxiv.org/abs/2005.01643 Source : arxiv]		[https://arxiv.org/abs/2005.01643 Source : arxiv]

Pitpitt le 17 juin 2023 à 01:22

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	[https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_par_renforcement_hors_ligne Source : Wikipedia]		[https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_par_renforcement_hors_ligne Source : Wikipedia]

	[[Catégorie:~~Publication~~]]		[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Patrickdrouin le 16 juin 2023 à 18:24

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	[https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_par_renforcement_hors_ligne Source : Wikipedia]		[https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_par_renforcement_hors_ligne Source : Wikipedia]

	[[Catégorie:~~vocabulary~~]]		[[Catégorie:Publication]]

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	== Français ==		== Français ==
	''' apprentissage par renforcement hors-ligne '''		''' apprentissage par renforcement hors-ligne '''

			''' apprentissage par renforcement en lots '''

	''' apprentissage par renforcement par lots '''		''' apprentissage par renforcement par lots '''

Patrickdrouin le 16 juin 2023 à 18:20

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	''' apprentissage par renforcement différé '''		''' apprentissage par renforcement différé '''


	== Anglais ==		== Anglais ==
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	''' batch reinforcement learning'''		''' batch reinforcement learning'''


	<!-- Offline RL is a paradigm that learns exclusively from static datasets of previously collected interactions, making it feasible to extract policies from large and diverse training datasets. Effective offline RL algorithms have a much wider range of applications than online RL, being particularly appealing for real-world applications such as education, healthcare, and robotics. -->		<!-- Offline RL is a paradigm that learns exclusively from static datasets of previously collected interactions, making it feasible to extract policies from large and diverse training datasets. Effective offline RL algorithms have a much wider range of applications than online RL, being particularly appealing for real-world applications such as education, healthcare, and robotics. -->


	<small>		<small>


	[https://arxiv.org/abs/2005.01643 Source : arxiv]		[https://arxiv.org/abs/2005.01643 Source : arxiv]

Patrickdrouin le 16 juin 2023 à 18:19

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	== Définition ==		== Définition ==
	Méthode d'[[apprentissage par renforcement]] où l'[[agent]], plutôt que d'interagir en direct avec l'environnement, apprend à partir d'une série d'interactions stockées dans une base de données.		Méthode d'[[apprentissage par renforcement]] où l'[[agent]], plutôt que d'interagir en direct avec l'environnement, apprend à partir d'une série d'interactions stockées dans une base de données.


	== Compléments ==		== Compléments ==

Patrickdrouin le 16 juin 2023 à 18:19

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	==~~en construction~~==		== Définition ==
			Méthode d'[[apprentissage par renforcement]] où l'[[agent]], plutôt que d'interagir en direct avec l'environnement, apprend à partir d'une série d'interactions stockées dans une base de données.

	== ~~Définition~~ ==
	~~XXXXXXXXX~~		== Compléments ==
			Dans le cadre de l'apprentissage par renforcement hors-ligne, l'[[agent]] ne peut pas interagir directement avec l'environnement : une base de données d'interactions pour l'apprentissage lui est fournie au départ et il l'exploite pour apprendre une [[politique d'action\|politique]]. Contrastant avec les algorithmes en-ligne, où l'[[agent]] interagit directement avec l'environnement, les algorithmes hors-ligne exploitent les exemples d'apprentissage dont ils disposent.

	== Français ==		== Français ==
	''' ~~XXXXXXXXX~~ '''		''' apprentissage par renforcement hors-ligne '''

			''' apprentissage par renforcement par lots '''

			''' apprentissage par renforcement différé '''


	== Anglais ==		== Anglais ==
	''' ~~Offline Reinforcement Learning~~'''		'''offline reinforcement learning'''

			'''offline RL'''

			''' batch reinforcement learning'''

	~~'''Offline RL'''~~

	Offline RL is a paradigm that learns exclusively from static datasets of previously collected interactions, making it feasible to extract policies from large and diverse training datasets. Effective offline RL algorithms have a much wider range of applications than online RL, being particularly appealing for real-world applications such as education, healthcare, and robotics.		<!-- Offline RL is a paradigm that learns exclusively from static datasets of previously collected interactions, making it feasible to extract policies from large and diverse training datasets. Effective offline RL algorithms have a much wider range of applications than online RL, being particularly appealing for real-world applications such as education, healthcare, and robotics. -->


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	[https://arxiv.org/abs/2203.01387 Source : arxiv]		[https://arxiv.org/abs/2203.01387 Source : arxiv]

			[https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_par_renforcement_hors_ligne Source : Wikipedia]

	[[Catégorie:vocabulary]]		[[Catégorie:vocabulary]]

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==en construction==

== Définition ==
XXXXXXXXX

== Français ==
''' XXXXXXXXX '''

== Anglais ==
''' Offline Reinforcement Learning'''

'''Offline RL'''

Offline RL is a paradigm that learns exclusively from static datasets of previously collected interactions, making it feasible to extract policies from large and diverse training datasets. Effective offline RL algorithms have a much wider range of applications than online RL, being particularly appealing for real-world applications such as education, healthcare, and robotics.

<small>

[https://arxiv.org/abs/2005.01643 Source : arxiv]

[https://arxiv.org/abs/2203.01387 Source : arxiv]

[[Catégorie:vocabulary]]

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