dans

Deep reinforcement learning : tout ce qu’il y a à savoir

Deep Reinforcement Learning

Le Deep Reinforcement Learning est une technique d’apprentissage qui combine le deep learning et le reinforcement learning. Cette branche de l’IA est l’une des plus proches imitations de l’intelligence humaine.

L’intelligence artificielle est un large large domaine de l’informatique qui se divise en plusieurs catégories et sous-catégories. Mais ces différentes sous-catégories peuvent être combinées pour élargir les possibilités et les champs d’application. Parmi ces combinaisons de techniques, découvrons aujourd’hui le Deep Reinforcement Learning.

Qu’est-ce que le Deep Reinforcement Learning ?

Le Deep Reinforcement Learning (Deep RL) est une des nombreuses branches de l’IA et une sous-catégorie du machine learning. Plus exactement, cette technique d’apprentissage combine le reinforcement learning et le deep learning.

Le reinforcement learning est aussi connu sous le nom d’apprentissage par renforcement. Il consiste à la formation d’un agent de manière autonome, par un processus d’essais et d’erreurs. En fonction de ses actions, l’agent est récompensé ou pénalisé pour apprendre par lui-même à prendre des décisions. De ce fait, si ces actions mènent au résultat attendu, il reçoit une récompense, d’où l’appellation « renforcement ».

Le deep learning ou l’apprentissage profond est une autre branche du machine learning. Dans cette technique, un réseau de neurones artificiel transforme un ensemble de données d’entrée en un ensemble de données de sortie. La particularité du deep learning réside dans l’utilisation de plusieurs couches de réseaux neuronaux qui visent à imiter le cerveau humain. Cette multitude de couches, correspondant à la « profondeur », permet de traiter des données brutes afin d’obtenir des caractéristiques plus spécifiques.

Pour en revenir au Deep RL, il s’agit donc d’une technique qui exploite les capacités du deep learning pour résoudre les problèmes complexes du reinforcement learning.

2 en 1, dans quel but ?

Nous pouvons dire que le reinforcement learning est l’une des meilleures méthodes d’apprentissage. Le fait d’améliorer ses capacités d’actions à l’aide d’essais et d’erreurs ressemble d’une certaine manière à l’apprentissage humain. Toutefois, il s’agit d’une méthode relativement adaptée à un environnement simple avec un nombre d’états et d’actions faible. Précisons que l’état d’un système correspond aux informations sur l’environnement.

Maintenant, face à un environnement plus complexe, un agent RL peut entrer en difficulté. Par exemple, si le nombre combiné d’actions et d’états atteint un chiffre énorme ou que le nombre d’états est limité, l’évaluation devient impossible. Il faudra alors apprendre des politiques optimales à partir de données limitées.

De son côté, le deep learning est une technique idéale pour gérer les environnements non structurés. Il permet d’apprendre à partir d’un grand ensemble de données grâce à une architecture et une fonction d’optimisation adaptée aux environnements complexes. Cela permet à l’agent d’apprendre une politique optimale sans passer par tous les états.

Les défis du Deep RL

Le Deep Reinforcement Learning est similaire à l’apprentissage supervisé (ML). La différence réside dans le fait que l’agent RL ne dispose pas d’un ensemble de données étiquetées, mais uniquement des résultats de ses expériences. Cette limitation peut empêcher l’agent d’apprendre de nouvelles solutions optimales qui pourraient être plus effectives.

Par ailleurs, l’évaluation des trajectoires basée sur nombre combiné d’états et d’actions rend l’apprentissage plus complexe. Cela signifie que les modèles sont plus gourmands en données.

Cas d’utilisation du Deep Reinforcement Learning

Le Deep Reinforcement Learning existe depuis des dizaines d’années. Les premières applications qui ont attiré l’attention sont des programmes informatiques qui peuvent battre les humains à des jeux. Parmi eux figure TD-Gammon (backgammon). Mais l’un des plus grands succès est probablement AlphaGo de DeepMind qui a battu les champions du monde au jeu de Go.

Mais le deep learning étant une technologie qui s’applique à d’autres domaines, c’est également le cas du Deep RL. Différentes boîtes à outils d’IA forment des agents de Deep Reinforcement Learning pour fournir un environnement de mise à l’échelle des projets d’IA/ML. Comme exemple, nous pouvons citer DeepMind Lab, Pyschlab ou encore OpenAI Gym.

La computer vision est l’une des applications les plus populaires des réseaux neuronaux profonds. Combiné au reinforcement learning, le deep learning aide les machines intelligentes à améliorer leurs expériences en fonction de leurs échecs ou de leurs réussites. Cela peut concerner les robots utilisés dans les usines de fabrication et les logiciels de conduite autonome.

Entre autres, le Deep RL peut être exploité dans les différents domaines d’application de l’IA, notamment la finance, l’industrie de la santé ou l’interface homme-machine.

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée.