Apprentissage du renforcement: processus Markov et optimisation des politiques

Cette séance de cours couvre les fondamentaux de l'apprentissage du renforcement, en commençant par les processus de Markov et l'optimisation des politiques. Les sujets comprennent les propriétés de Markov, l'évolution du temps dans les processus de Markov, les règles de décision et les techniques d'optimisation des politiques telles que la paramétrisation et l'ascension des gradients. La séance de cours traite également de la convergence vers une politique optimale, de l'estimation des valeurs attendues et des défis du renforcement des méthodes d'apprentissage. L'accent est mis sur la compréhension des processus de Markov, l'optimisation des politiques et les compromis impliqués dans le renforcement des algorithmes d'apprentissage.