« Apprentissage par fonction Q » : différence entre les versions


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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.
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.
 
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]].


== 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.
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]].
Voir [[apprentissage par renforcement sans modèle]].
==Français==
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'''apprentissage par fonction Q  '''  
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'''apprentissage par fonction état-action'''   
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'''apprentissage profond par fonction Q'''
'''apprentissage profond par fonction Q'''
'''apprentissage Q'''


==Anglais==
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'''Q learning'''
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'''deep 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==
==Sources==


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


[https://datascience.eu/fr/apprentissage-automatique/q-learning/  Source : Data Science ]
[https://datascience.eu/fr/apprentissage-automatique/q-learning/  Data Science ]


[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source: Termino]]
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[[Utilisateur:Claude COULOMBE | Source: Claude Coulombe, Datafranca.org]]
[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Termino]]
 
[[Utilisateur:Claude COULOMBE | Claude Coulombe, Datafranca.org]]


[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
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[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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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