Agents d'apprentissage utilisant Q-Learning : théorie et code - Cours sur l'IA agentique, conférence 13

Aperçu

Plongez dans le Q-learning pour l'apprentissage par renforcement avec des bases théoriques et une implémentation en Python. Maîtrisez les agents d'apprentissage, les tables Q, les stratégies epsilon-greedy et codez un environnement simple à partir de zéro.

Programme

• Introduction à l'apprentissage par renforcement (RL)
Aperçu des concepts de RL
Composants clés : agent, environnement, actions, états, récompenses
• Fondements du Q-Learning
Définition et objectif du Q-Learning dans le RL
L'équation de Bellman et mises à jour des valeurs Q
Dilemme exploration vs. exploitation
• La Q-Table
Structure et objectif de la Q-table
Initialisation et représentation de la Q-table
Mises à jour de la Q-table en fonction des actions et des récompenses
• Stratégie Epsilon-Greedy
Explication de la stratégie epsilon-greedy pour l'exploration
Équilibrer exploration et exploitation
Modulation de la valeur epsilon pour l'efficacité de l'apprentissage
• Implémentation en Python
Mise en place de l'environnement Python
Codage de la Q-table et du mécanisme de mise à jour
Mise en œuvre de la sélection d'actions epsilon-greedy
• Construction d'un environnement simple
Conception d'un environnement de base pour un agent apprenant
Définition de l'espace des états et de l'espace des actions
Structure des récompenses et transitions d'état
• Coder un agent Q-Learning
Intégration de tous les composants en un agent fonctionnel
Exécuter des simulations et observer la progression de l'apprentissage
• Applications pratiques et améliorations
Passer à des environnements plus complexes
Introduction de variantes telles que le Q-Learning avec approximation de fonction
• Conclusion et lectures complémentaires
Récapitulatif des concepts clés
Lectures suggérées et ressources pour un apprentissage avancé

Sujets

Informatique