« Apprentissage par renforcement sans modèle » : différence entre les versions
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Dernière version du 18 avril 2026 à 11:18
Définition
L'apprentissage par renforcement sans modèle est une catégorie d'algorithmes d'apprentissage par renforcement qui ne nécessitent pas de modèle de l'environnement pour fonctionner.
Voir aussi modèle d'intelligence artificielle
Compléments
Un exemple d'apprentissage par renforcement sans modèle est l'apprentissage par fonction Q.
Voir : apprentissage par renforcement à base de modèles
Français
apprentissage par renforcement sans modèle
Anglais
model-free reinforcement learning
model-free RL
MFRL
Model-free reinforcement learning is a category of reinforcement learning algorithms that do not require a model of the environment to operate.
Español
aprendizaje por refuerzo sin modelo
El aprendizaje por refuerzo sin modelo es una clase de algoritmos de aprendizaje por refuerzo que no necesitan un modelo del entorno para funcionar.
Sources
Apprentissage par Renforcement sans Modèle et avec Action Continue, Degris et al. 2012
Wikipedia - Apprentissage par renforcement profond
101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle »
Contributeurs: Arianne Arel, Claude Coulombe, Espanol: JSZ, Patrick Drouin, wiki
