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==Définition==
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L'apprentissage par renforcement inverse (''Inverse Reinforcement Learning'' ) consiste à dériver une '''[[fonction de récompense]]''' du comportement observé. Bien que l'apprentissage par renforcement ordinaire implique l'utilisation de récompenses et de punitions pour apprendre un comportement, en IRL la direction est inversée et un robot observe le comportement d'une personne pour déterminer l'objectif que ce comportement semble viser. Le problème IRL peut être défini comme suit:
L'apprentissage par renforcement inverse (''inverse reinforcement learning'' ou ''IRL'' en anglais) consiste à dériver une '''[[fonction de récompense]]''' du comportement observé. Bien que l''''[[apprentissage par renforcement]]''' ordinaire implique l'utilisation de récompenses et de punitions pour apprendre un comportement, en IRL la direction est inversée et un '''[[robot]]''' observe le comportement d'une personne pour déterminer l'objectif que ce comportement semble viser. Le problème IRL peut être défini comme suit:


Étant donné   
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* mesures des entrées sensorielles de cet agent;  
* mesures des entrées sensorielles de cet agent;  
* un modèle de l'environnement physique (y compris le corps de l'agent): déterminez la fonction de récompense optimisée par l'agent.
* un modèle de l'environnement physique (y compris le corps de l'agent): déterminez la fonction de récompense optimisée par l'agent.
Voir '''[[apprentissage par renforcement]]'''


==Français==
==Français==

Version du 14 janvier 2025 à 15:03

Définition

L'apprentissage par renforcement inverse (inverse reinforcement learning ou IRL en anglais) consiste à dériver une fonction de récompense du comportement observé. Bien que l'apprentissage par renforcement ordinaire implique l'utilisation de récompenses et de punitions pour apprendre un comportement, en IRL la direction est inversée et un robot observe le comportement d'une personne pour déterminer l'objectif que ce comportement semble viser. Le problème IRL peut être défini comme suit:

Étant donné

  • la mesure du comportement d'un agent dans le temps, dans diverses circonstances;
  • mesures des entrées sensorielles de cet agent;
  • un modèle de l'environnement physique (y compris le corps de l'agent): déterminez la fonction de récompense optimisée par l'agent.

Français

apprentissage par renforcement inverse

apprentissage par imitation

Anglais

inverse reinforcement learning

IRL

Sources

Source : Wikipedia