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Chapitre 1. Vue d’ensemble du Machine Learning
Apprentissage par renforcement
L’apprentissage par renforcement est quelque chose de très différent : le système
d’apprentissage, appelé agent dans ce contexte, peut observer l’environnement, sélec-
tionner et accomplir des actions, et obtenir en retour des récompenses (ou des pénalités
sous la forme de récompenses négatives, comme le montre la gure 1.12). Il doit alors
apprendre par lui-même quelle est la meilleure stratégie, ou politique, pour obtenir au
nal autant de récompenses que possible. Une politique dénit quelle action l’agent
doit choisir face à une situation donnée.
Figure 1.12