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.).
Perceptual learningPerceptual learning is learning better perception skills such as differentiating two musical tones from one another or categorizations of spatial and temporal patterns relevant to real-world expertise. Examples of this may include reading, seeing relations among chess pieces, and knowing whether or not an X-ray image shows a tumor. Sensory modalities may include visual, auditory, tactile, olfactory, and taste. Perceptual learning forms important foundations of complex cognitive processes (i.e.
Styles d'apprentissageLes styles d’apprentissage constituent une gamme de théories concurrentes et contestées qui, à partir d’un concept commun selon lequel les apprenants diffèreraient dans la façon d’acquérir leur connaissances, vise à tenir compte desdites différences d’acquisition supposées chez les apprenants. Bien que ces diverses théories divergent dans leurs vues sur la façon dont lesdits styles doivent être définis et classés, ces théories suggèrent que tous les apprenants pourraient être étiquetés en fonction d’un « style » d’apprentissage particulier comme « visuel », « auditif », « kinesthésique », « tactile », etc.
ApprentissageL’apprentissage est un ensemble de mécanismes menant à l'acquisition de savoir-faire, de savoirs ou de connaissances. L'acteur de l'apprentissage est appelé apprenant. On peut opposer l'apprentissage à l'enseignement dont le but est de dispenser des connaissances et savoirs, l'acteur de l'enseignement étant l'enseignant.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Brain stimulation rewardBrain stimulation reward (BSR) is a pleasurable phenomenon elicited via direct stimulation of specific brain regions, originally discovered by James Olds and Peter Milner. BSR can serve as a robust operant reinforcer. Targeted stimulation activates the reward system circuitry and establishes response habits similar to those established by natural rewards, such as food and sex. Experiments on BSR soon demonstrated that stimulation of the lateral hypothalamus, along with other regions of the brain associated with natural reward, was both rewarding as well as motivation-inducing.
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.
Apprentissage non superviséDans le domaine informatique et de l'intelligence artificielle, l'apprentissage non supervisé désigne la situation d'apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées (par exemple étiquetées comme « balle » ou « poisson »). Il s'agit donc de découvrir les structures sous-jacentes à ces données non étiquetées. Puisque les données ne sont pas étiquetées, il est impossible à l'algorithme de calculer de façon certaine un score de réussite.
Meta-learning (computer science)Meta learning is a subfield of machine learning where automatic learning algorithms are applied to metadata about machine learning experiments. As of 2017, the term had not found a standard interpretation, however the main goal is to use such metadata to understand how automatic learning can become flexible in solving learning problems, hence to improve the performance of existing learning algorithms or to learn (induce) the learning algorithm itself, hence the alternative term learning to learn.
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.
BéhaviorismeLe béhaviorisme ou comportementalisme est un paradigme de la psychologie scientifique selon lequel le comportement observable est essentiellement conditionné soit par les mécanismes de réponse réflexe à un stimulus donné, soit par l'histoire des interactions de l'individu avec son environnement, notamment les punitions et renforcements par le passé. L'approche béhavioriste vise à mettre au jour des relations statistiquement significatives entre les variables de l'environnement et les mesures du comportement étudié sans faire appel au psychisme comme mécanisme explicatif.
Théorie de l'apprentissage socialPlusieurs théories reçoivent la dénomination de théorie de l’apprentissage social. La plus connue d'entre elles est celle d’Albert Bandura. La théorie de l’apprentissage social (, abrégée SLT) d’Albert Bandura décrit comment l'enfant peut apprendre de nouveaux comportements en observant d'autres personnes : il imite les modèles de comportement qui font l’objet de récompenses et non de punitions (notion d'). Cette théorie a connu de nombreuses applications dans des domaines aussi divers que la psychologie (éducation, etc.
Conditionnement classiquevignette|thumbtime=192|L'expérience du petit Albert. Le conditionnement classique (aussi appelé conditionnement répondant, conditionnement de type I ou conditionnement pavlovien) est proposé par Ivan Pavlov en 1903. La publication de son livre « Conditioned Reflexes: an Investigation of the Psysiological Activity of the Cerebral Cortex » en 1927 a laissé un impact majeur sur le développement de la psychologie. Cette théorie s'intéresse aux résultats d'un apprentissage dû à l'association entre des stimuli de l'environnement et les réactions inconditionnelles de l'organisme.
Apprentissage superviséL'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
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.
Stimulus modalityStimulus modality, also called sensory modality, is one aspect of a stimulus or what is perceived after a stimulus. For example, the temperature modality is registered after heat or cold stimulate a receptor. Some sensory modalities include: light, sound, temperature, taste, pressure, and smell. The type and location of the sensory receptor activated by the stimulus plays the primary role in coding the sensation. All sensory modalities work together to heighten stimuli sensation when necessary.
Logique mathématiqueLa logique mathématique ou métamathématique est une discipline des mathématiques introduite à la fin du , qui s'est donné comme objet l'étude des mathématiques en tant que langage. Les objets fondamentaux de la logique mathématique sont les formules représentant les énoncés mathématiques, les dérivations ou démonstrations formelles représentant les raisonnements mathématiques et les sémantiques ou modèles ou interprétations dans des structures qui donnent un « sens » mathématique générique aux formules (et parfois même aux démonstrations) comme certains invariants : par exemple l'interprétation des formules du calcul des prédicats permet de leur affecter une valeur de vérité'.
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
Apprentissage ensemblisteIn statistics and machine learning, ensemble methods use multiple learning algorithms to obtain better predictive performance than could be obtained from any of the constituent learning algorithms alone. Unlike a statistical ensemble in statistical mechanics, which is usually infinite, a machine learning ensemble consists of only a concrete finite set of alternative models, but typically allows for much more flexible structure to exist among those alternatives.
Euclidean distanceIn mathematics, the Euclidean distance between two points in Euclidean space is the length of a line segment between the two points. It can be calculated from the Cartesian coordinates of the points using the Pythagorean theorem, therefore occasionally being called the Pythagorean distance. These names come from the ancient Greek mathematicians Euclid and Pythagoras, although Euclid did not represent distances as numbers, and the connection from the Pythagorean theorem to distance calculation was not made until the 18th century.
