Descriptif
Contenu:
e cours est une introduction à l'apprentissage par renforcement orientée vers les mathématiques. L'objectif est de présenter les fondements de l'apprentissage par renforcement afin que les étudiants soient capables de lire et d'appliquer des articles de recherche. L'accent sera mis sur les mathématiques sous-jacentes afin de faciliter la compréhension de l'heuristique des algorithmes.
21 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
Vos modalités d'acquisition :
- un examen sur la partie apprentissage automatique (10 pt)
- un projet sur la partie apprentissage par renforcement (10 pt)
- Crédits ECTS acquis : 3 ECTS
Pour les étudiants du diplôme M2 DS - Data Science
Vos modalités d'acquisition :
Projet basé sur un article de recherche (étude théorique et/ou implémentation)
Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes)- Crédits ECTS acquis : 3 ECTS
Programme détaillé
Syllabus:
- Sequential Decisions, MDP and Policies
- Operations Research: Prediction and Planning
- Reinforcement Learning: Prediction and Planning in the Tabular Setting
- Reinforcement Learning: Advanced Techniques in the Tabular Setting
- Reinforcement Learning: Approximation of the Value Functions
- Reinforcement Learning: Policy Approach
