D'après le passage ci-dessous, qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement ?
According to the passage below, what is Reinforcement Learning?
In machine learning, reinforcement learning (RL) is a domain concerned with how intelligent agents respond to maximize their total rewards. Alongside supervised and unsupervised learning, it is one of 3 types of machine learning. Unlike supervised learning, RL does not require labeled data.
Dans l'apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement (RL) est un domaine qui s'intéresse à la manière dont les agents intelligents réagissent pour maximiser leurs récompenses totales. Avec l'apprentissage supervisé et non supervisé, c'est l'un des trois types d'apprentissage automatique. Contrairement à l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement ne nécessite pas de données étiquetées.
summarization
L'apprentissage par renforcement est un domaine de l'apprentissage automatique qui s'intéresse à la manière dont les agents intelligents doivent agir dans un environnement afin de maximiser la notion de récompense cumulative. L'apprentissage par renforcement est l'un des trois paradigmes de base de l'apprentissage automatique, avec l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé.

L'apprentissage par renforcement diffère de l'apprentissage supervisé en ce sens qu'il ne nécessite pas la présentation de paires entrée/sortie étiquetées, ni la correction explicite d'actions sous-optimales. L'accent est plutôt mis sur la recherche d'un équilibre entre l'exploration (d'un territoire inexploré) et l'exploitation (des connaissances actuelles).
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