Descriptif
Ce cours propose une introduction à l’apprentissage par renforcement. Il est basé sur la nouvelle édition du livre "Reinforcement Learning : An Introduction" de R. Sutton et A. Barto (disponible en ligne).
30 heures en présentiel
Diplôme(s) concerné(s)
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade réduitPour les étudiants du diplôme M2 MSV - Mathématiques pour les Sciences du Vivant
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 3 ECTS
Pour les étudiants du diplôme M2 DS - Data Science
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 3 ECTS
Programme détaillé
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- Introduction à l’apprentissage par renforcement et processus de décision markovien
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- Le cas des bandits
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- Méthodes tabulaires : prédiction par programmation dynamique, méthode de Monte Carlo et TD Learning
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- Planification et apprentissage pour les méthodes tabulaires
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- Méthodes approchées : prédiction, planification et apprentissage.
