Apprentissage par renforcement
Apprendre par essais et erreurs : des robots qui optimisent le comportement à partir de signaux de récompense.
Qu’est-ce que l’apprentissage par renforcement ?
L'apprentissage par renforcement (RL) est un paradigme dans lequel un agent apprend à maximiser la récompense cumulative grâce à l'interaction avec un environnement. L'agent prend des mesures, reçoit des récompenses (ou des pénalités) et met à jour sa politique pour l'améliorer au fil du temps.
Concepts clés
- Signal de récompense — Rétroaction clairsemée ou dense indiquant la progression de la tâche (par exemple, objet saisi, objectif atteint).
- Politique — Cartographie des observations aux actions. Souvent des réseaux de neurones (par exemple, PPO, SAC).
- Sim-à-réel — Entraînez-vous en simulation, déployez sur de vrais robots. La randomisation des domaines aide à combler le fossé.
Ressources connexes
- Environnement RL en tant que service — Environnements RL du monde réel pour votre équipe
- Transfert Sim-vers-Réel — Faire le pont entre simulation et réalité
- Services de données — Données du monde réel pour le réglage fin du RL