Apprentissage par renforcement sans modèle

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

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 »