Que signifie "Auto-renforcement"?
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L'auto-renforcement, c'est un processus d'apprentissage où un agent améliore son comportement en recevant des retours sur ses actions. Ces retours aident l'agent à comprendre quelles actions sont efficaces et lesquelles ne le sont pas. Avec le temps, l'agent utilise ces infos pour prendre de meilleures décisions et atteindre ses objectifs.
Comment ça marche
Dans l'auto-renforcement, un agent observe les résultats de ses actions. Des résultats positifs poussent l'agent à répéter ces actions dans des situations similaires. Les résultats négatifs, par contre, signalent à l'agent de changer d'approche. Ce retour d'information permet à l'agent d'apprendre et de s'adapter au fil du temps.
Applications
L'auto-renforcement peut être utilisé dans divers domaines, comme apprendre aux robots à interagir socialement ou améliorer des algorithmes qui résolvent des problèmes complexes. En se concentrant sur les expériences passées, ces systèmes peuvent devenir plus performants pour gérer différentes tâches et défis.