Apprentissage par Renforcement : D'AlphaGo à AlphaGo Zero
2025-03-26
Cet article fournit un aperçu complet de l'apprentissage par renforcement (RL), en commençant par l'histoire captivante d'AlphaGo battant des champions humains de Go. Il explique les concepts clés du RL, tels que les MDP, les équations de Bellman, la programmation dynamique, les méthodes de Monte Carlo, l'apprentissage TD (SARSA, Q-learning, DQN), les méthodes de gradient de politique (REINFORCE, Actor-Critic, A3C) et les stratégies évolutionnaires. L'article approfondit les détails de chaque algorithme, en utilisant AlphaGo Zero comme étude de cas convaincante pour illustrer les applications pratiques du RL et sa puissance dans la résolution de problèmes complexes.
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