Reinforcement Learning

Selon Guillaume

Senior Data Engineer

Swile

Qu’est-ce que l’apprentissage par renforcement ?

L’apprentissage par renforcement est une méthode du machine learning avancée, qui consiste à faire apprendre à une machine les actions à prendre face à une situation donnée, grâce à un système de récompense. Face à un état particulier, la machine est amenée à prendre des décisions, bonnes ou non, suite auxquelles elle se voit recevoir une récompense positive ou négative. Ainsi, la machine pourra donc savoir si son action a été méliorative, ou bien si elle doit modifier ses choix. L’ordinateur cherche donc à déterminer, au travers d’expériences, un comportement décisionnel optimal, dans le but de maximiser ses récompenses positives. 

Cette définition de l’apprentissage par renforcement s’est inspirée du système de récompenses présent dans le monde animal, grâce auquel un être vivant apprend de ses erreurs pour s’adapter à son environnement. 

Quelles sont les applications de l’apprentissage par renforcement ? 

L’application qui est surement la plus connue de l’apprentissage par renforcement est sans doute AlphaGo Zero, la célèbre intelligence artificielle de DeepMind (Google) qui a réussi à atteindre le niveau du champion du monde du jeu de go en seulement 3 jours.

Moins répandu dans le domaine du marketing car complexe à implémenter, les applications de l’apprentissage par renforcement sont pourtant multiples. Ces algorithmes peuvent notamment intervenir dans la création de contenus de vente personnalisés, ou dans la mesure de l’élasticité prix de vos produits. Enfin, ces algorithmes peuvent également évaluer les réactions des utilisateurs face aux messages marketing et en déterminer la fréquence optimale.

Quels sont les outils pour mettre en place un apprentissage supervisé ? 

Il existe de nombreux algorithmes et méthodes d’apprentissage par renforcement, parmi lesquels le Q-learning, le SARSA (State action reward state action) ou encore la méthode Temporal Difference.

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