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==Définition==
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Algorithme d'[[apprentissage par renforcement]] sans modèle ayant pour but d'apprendre une stratégie qui guidera un [[agent]] dans les décisions à prendre dans une situation donnée.
[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
 
[[Catégorie:Termino 2019]]
== Compléments ==
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La lettre Q désigne la fonction qui mesure la qualité d'une action exécutée dans un état donné du système.
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Une variante courante de l'apprentissage par fonction Q est l'apprentissage profond par fonction Q où le [[Réseau de neurones artificiels|réseau de neurones]] comporte plus d'une [[couche cachée]].
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Voir [[apprentissage par renforcement sans modèle]].
==Français==
'''apprentissage par fonction Q  ''' 


==Définition==
'''apprentissage par fonction état-action'''
Algorithme d'apprentissage par renforcement sans modèle ayant pour but d'apprendre une stratégie qui guidera un agent dans les décisions à prendre dans une situation donnée.


Note: la lettre Q désigne la fonction qui mesure la qualité d'une action exécutée dans un état donné du système.
'''apprentissage profond par fonction Q'''


==Français==
'''apprentissage Q'''
'''apprentissage par fonction Q ''' <small>loc. nom. masc</small>


'''apprentissage par fonction état-action'''  <small>loc. nom. masc.
</small>
==Anglais==
==Anglais==
'''Q-learning'''


'''Q learning'''
'''Q learning'''
'''deep Q-learning'''
'''deep Q learning'''
==Español==
''''' aprendizaje mediante la función Q '''''
''Algoritmo de aprendizaje por refuerzo sin modelo cuyo objetivo es aprender una estrategia que guíe a un agente en la toma de decisiones en una situación determinada.''
''Una variante común del aprendizaje de funciones Q es el aprendizaje profundo de funciones Q, en el que la red neuronal tiene más de una capa oculta. ''




==Sources==


<small>
[http://www2.ift.ulaval.ca/~chaib/IFT-4102-7025/public_html/Fichiers/Acetates/Reinforcement.pdf Brahim Chaib-draa]


[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source: Termino]]
[https://datascience.eu/fr/apprentissage-automatique/q-learning/  Data Science ]
 
{{Modèle:101}}
 
[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Termino]]
 
[[Utilisateur:Claude COULOMBE | Claude Coulombe, Datafranca.org]]
 
[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
 
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]


[[Utilisateur:Claude COULOMBE | Source: Claude Coulombe, Datafranca.org]]
[[Catégorie:101]]

Dernière version du 21 juillet 2025 à 14:58

Définition

Algorithme d'apprentissage par renforcement sans modèle ayant pour but d'apprendre une stratégie qui guidera un agent dans les décisions à prendre dans une situation donnée.

Compléments

La lettre Q désigne la fonction qui mesure la qualité d'une action exécutée dans un état donné du système.


Une variante courante de l'apprentissage par fonction Q est l'apprentissage profond par fonction Q où le réseau de neurones comporte plus d'une couche cachée.


Voir apprentissage par renforcement sans modèle.

Français

apprentissage par fonction Q

apprentissage par fonction état-action

apprentissage profond par fonction Q

apprentissage Q

Anglais

Q-learning

Q learning

deep Q-learning

deep Q learning


Español

aprendizaje mediante la función Q

Algoritmo de aprendizaje por refuerzo sin modelo cuyo objetivo es aprender una estrategia que guíe a un agente en la toma de decisiones en una situación determinada.

Una variante común del aprendizaje de funciones Q es el aprendizaje profundo de funciones Q, en el que la red neuronal tiene más de una capa oculta.


Sources

Brahim Chaib-draa

Data Science

101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle » Ligne bleue2.jpg

Termino

Claude Coulombe, Datafranca.org