Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
Agent intelligentEn intelligence artificielle, un agent intelligent (AI) est une entité autonome capable de percevoir son environnement grâce à des capteurs et aussi d'agir sur celui-ci via des effecteurs afin de réaliser des objectifs. Un agent intelligent peut également apprendre ou utiliser des connaissances pour pouvoir réaliser ses objectifs. Ils peuvent être simples ou complexes. Par exemple, un simple système réactif, comme le thermostat est considéré comme étant un agent intelligent.
Agent logicielEn informatique, un agent ou agent logiciel (du latin agere : agir) est un logiciel qui agit de façon autonome. C'est un programme qui accomplit des tâches à la manière d'un automate et en fonction de ce que lui a demandé son auteur. Dans le contexte d'Internet, les agents intelligents sont liés au Web sémantique, dans lequel ils sont utilisés pour faire à la place des humains les recherches et les corrélations entre les résultats de ces recherches. Ceci se fait en fonction de règles prédéfinies.
Embodied agentIn artificial intelligence, an embodied agent, also sometimes referred to as an interface agent, is an intelligent agent that interacts with the environment through a physical body within that environment. Agents that are represented graphically with a body, for example a human or a cartoon animal, are also called embodied agents, although they have only virtual, not physical, embodiment. A branch of artificial intelligence focuses on empowering such agents to interact autonomously with human beings and the environment.
Système multi-agentsEn informatique, un système multi-agent (SMA) est un système composé d'un ensemble d'agents (un processus, un robot, un être humain, une fourmi etc.), actifs dans un certain environnement et interagissant selon certaines règles. Un agent est une entité caractérisée par le fait qu'elle est, au moins partiellement, autonome, ce qui exclut un pilotage centralisé du système global.
Chaîne de Markovvignette|Exemple élémentaire de chaîne de Markov, à deux états A et E. Les flèches indiquent les probabilités de transition d'un état à un autre. En mathématiques, une chaîne de Markov est un processus de Markov à temps discret, ou à temps continu et à espace d'états discret. Un processus de Markov est un processus stochastique possédant la propriété de Markov : l'information utile pour la prédiction du futur est entièrement contenue dans l'état présent du processus et n'est pas dépendante des états antérieurs (le système n'a pas de « mémoire »).
Propriété de Markovvignette|Exemple de processus stochastique vérifiant la propriété de Markov: un mouvement Brownien (ici représenté en 3D) d'une particule dont la position à un instant t+1 ne dépend que de la position précédente à l'instant t. En probabilité, un processus stochastique vérifie la propriété de Markov si et seulement si la distribution conditionnelle de probabilité des états futurs, étant donnés les états passés et l'état présent, ne dépend en fait que de l'état présent et non pas des états passés (absence de « mémoire »).
Markov modelIn probability theory, a Markov model is a stochastic model used to model pseudo-randomly changing systems. It is assumed that future states depend only on the current state, not on the events that occurred before it (that is, it assumes the Markov property). Generally, this assumption enables reasoning and computation with the model that would otherwise be intractable. For this reason, in the fields of predictive modelling and probabilistic forecasting, it is desirable for a given model to exhibit the Markov property.
Q-learningvignette|400x400px|Dans le Q-learning, l'agent exécute une action a en fonction de l'état s et d'une fonction Q. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense r de l'environnement. Il met alors à jour la fonction Q. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Il ne nécessite aucun modèle initial de l'environnement.
Generalized logistic distributionThe term generalized logistic distribution is used as the name for several different families of probability distributions. For example, Johnson et al. list four forms, which are listed below. Type I has also been called the skew-logistic distribution. Type IV subsumes the other types and is obtained when applying the logit transform to beta random variates. Following the same convention as for the log-normal distribution, type IV may be referred to as the logistic-beta distribution, with reference to the standard logistic function, which is the inverse of the logit transform.
RenforcementEn psychologie, le renforcement est un procédé qui augmente la probabilité de répétition d'un comportement. Les théories sur l'apprentissage par renforcement sont étudiées par la psychologie béhavioriste et font l'objet de nombreuses applications visant à modifier les comportements animaux et humains. B.F. Skinner fut le premier à en étudier systématiquement les effets sur des rats et des pigeons. Le renforcement est une procédure par laquelle la fréquence d'apparition d'un comportement va augmenter en fonction de sa conséquence.
Système de récompenseLe système de récompense / renforcement aussi appelé système hédonique, est un système fonctionnel fondamental des mammifères, situé dans le cerveau, le long du faisceau médian du télencéphale. Ce système de « récompenses » est indispensable à la survie, car il fournit la motivation nécessaire à la réalisation d'actions ou de comportements adaptés, permettant de préserver l'individu et l'espèce (prise de risque nécessaire à la survie, recherche de nourriture, reproduction, évitement des dangers, etc.).
Andreï Markov (mathématicien)Andreï Andreïevitch Markov (en Андрей Андреевич Марков) (1856-1922) est un mathématicien russe. Il est considéré comme le fondateur de la théorie des processus stochastiques. La mère d'Andreï Markov, Nadejda Petrovna, est la fille d'un ouvrier d'État. Son père, Andreï Grigorievitch Markov, membre de la petite noblesse, sert dans le département des forêts, puis devient gestionnaire de domaine privé. Dans ses premières années, Markov est en mauvaise santé et jusqu'à l'âge de dix ans, il ne peut marcher qu'à l'aide de béquilles.
Loi stableLa loi stable ou loi de Lévy tronquée, nommée d'après le mathématicien Paul Lévy, est une loi de probabilité utilisée en mathématiques, physique et analyse quantitative (finance de marché). On dit qu'une variable aléatoire réelle est de loi stable si elle vérifie l'une des 3 propriétés équivalentes suivantes : Pour tous réels strictement positifs et , il existe un réel strictement positif et un réel tels que les variables aléatoires et aient la même loi, où et sont des copies indépendantes de .
Robotiquethumb|upright=1.5|Nao, un robot humanoïde. thumb|upright=1.5|Des robots industriels au travail dans une usine. La robotique est l'ensemble des techniques permettant la conception et la réalisation de machines automatiques ou de robots. L'ATILF donne la définition suivante du robot : « il effectue, grâce à un système de commande automatique à base de microprocesseur, une tâche précise pour laquelle il a été conçu dans le domaine industriel, scientifique, militaire ou domestique ».
Loi GammaEn théorie des probabilités et en statistiques, une distribution Gamma ou loi Gamma est un type de loi de probabilité de variables aléatoires réelles positives. La famille des distributions Gamma inclut, entre autres, la loi du χ2 et les distributions exponentielles et la distribution d'Erlang. Une distribution Gamma est caractérisée par deux paramètres k et θ et qui affectent respectivement la forme et l'échelle de la représentation graphique de sa fonction de densité.
ActualisationL'actualisation est l'application de taux, dits taux d'actualisation, à des flux financiers non directement comparables et portant sur des durées différentes, afin de les comparer ou combiner de diverses façons. Elle apporte de la méthode dans le choix des investissements et peut intégrer l'évolution de la valeur de l'argent. Les méthodes d'actualisation doivent prendre en considération deux facteurs humains déterminant la valeur temps de l'argent : la préférence pour la jouissance immédiate et l'aversion au risque.
Variance functionIn statistics, the variance function is a smooth function which depicts the variance of a random quantity as a function of its mean. The variance function is a measure of heteroscedasticity and plays a large role in many settings of statistical modelling. It is a main ingredient in the generalized linear model framework and a tool used in non-parametric regression, semiparametric regression and functional data analysis. In parametric modeling, variance functions take on a parametric form and explicitly describe the relationship between the variance and the mean of a random quantity.
Robotique molleLa robotique molle () est un domaine de la robotique. Ce domaine traite des « robots mous » incluant certains types de drones, et construits en matériaux ou structures souples, élastiques ou déformables tels que le silicone, le plastique, le caoutchouc et autres polymères, les tissus, etc., ou des pièces mécaniques déformables utilisées en robotique, par exemple les ressorts, les élastiques ou les absorbeurs de chocs ou de vibrations.
Robotvignette|Atlas (2013), robot androïde de Boston Dynamics vignette|Bras manipulateurs dans un laboratoire (2009) vignette|NAO (2006), robot humanoïde éducatif d'Aldebaran Robotics vignette|DER1 (2005), un actroïde d'accueil vignette|Roomba (2002), un robot ménager Un robot est un dispositif mécatronique (alliant mécanique, électronique et informatique) conçu pour accomplir automatiquement des tâches imitant ou reproduisant, dans un domaine précis, des actions humaines.
