Reinforcement Learning : mettez à profit le Deep Learning pour des systèmes de contrôle

Vue d’ensemble

Le Reinforcement Learning vous permet de résoudre des problèmes de contrôle en utilisant le Deep Learning mais sans utiliser de données labellisées. Au lieu de cela, l'apprentissage se fait plutôt par de multiples simulations du système d'intérêt. Ces données de simulation sont utilisées pour entrainer une politique représentée par un réseau de neurones profond qui remplacerait alors un contrôleur ou un système décisionnel traditionnel.

Dans cette session, vous apprendrez comment effectuer un apprentissage par renforcement à l'aide des produits MathWorks. Vous verrez notamment comment mettre en place des modèles d'environnement, définir la structure de la politique et mettre à plus grande échelle l’apprentissage à travers le calcul parallèle pour améliorer les performances.