L'apprentissage par renforcement ou reinforcement learning est l'une des méthodes de Machine Learning les plus utilisées dans l'univers de la Data science, tel que l'algorithme KNN, également étudié. Cette technique permet à l'ordinateur de réaliser des tâches complexes de façon autonome. La machine apprend de ses expériences grâce à un système de pénalité ou de récompense. L'apprentissage par renforcement fait intervenir un algorithme à fort potentiel : le Q-learning. Chez Jedha nous vous enseignons l'essentiel à savoir sur l'algorithme Q-Learning.
Le renforcement learning ou apprentissage par renforcement est une technique de machine learning qui consiste à entraîner des modèles d'intelligence artificielle afin de les rendre plus autonomes.
Il s'agit d'une science de la prise de décision. Avec cette méthode d'apprentissage, l'agent IA apprend à atteindre un objectif dans un environnement complexe et incertain. L'agent interagit donc avec un environnement pour trouver une solution au problème qui lui est présenté.
Pour y parvenir, l'ordinateur apprend de ses erreurs en essayant plusieurs combinaisons différentes. L'agent IA reçoit à chaque tentative une punition ou une récompense en fonction de l'action effectuée. Il est programmé pour maximiser les récompenses suivant les règles fixées par le programmeur. En revanche, l'agent IA ne reçoit aucun indice ou aucune instruction lui suggérant quelle action effectuer pour accomplir la tâche qui lui est demandée.
L'apprentissage par renforcement est aujourd'hui considéré comme l'une des méthodes les plus efficaces pour faire appel à la créativité des machines. L'apprentissage par renforcement est adapté pour les problèmes qui nécessitent des compromis entre la quête de récompense à long terme et celle à court terme.
Le Q-learning est l'un des algorithmes de renforcement learning les plus utilisés.
Il permet de comprendre rapidement le mécanisme d'apprentissage de nombreux modèles. Il permet également d'identifier la meilleure action à entreprendre dans un contexte bien précis.
Le Q-learning est capable d'effectuer des actions aléatoires sans tenir compte de la politique actuelle. Cet algorithme cherche surtout à apprendre une politique qui maximise la récompense totale. Le Q-learning met en évidence l'utilité de l'action à accomplir pour obtenir une récompense. C'est une technique très recommandée pour commencer l'apprentissage de renforcement.
Pour apprendre à jouer à un jeu par exemple, l'algorithme de Q learning va commencer par effectuer un choix entre l'exploration et l'exploitation des données. L'agent IA peut opter pour l'exploration s'il n'a aucune expérience. Dans le cas contraire, il optera pour l'exploration des données. Une fois qu'il a effectué une action, l'agent passe à l'étape suivante où il prend de nouvelles décisions. Au cours de son apprentissage, l'agent IA progresse lentement en fonction de l'expérience acquise.
De nombreuses start-ups innovantes se servent aujourd'hui de l'apprentissage par renforcement pour optimiser l'utilisation des équipements et des machines. Le renforcement Learning est très utilisé dans le domaine des jeux vidéo. Grâce à son fort potentiel, le Q-learning peut être utilisé dans de nombreux domaines.
Le texte mining ou la fouille de texte constituent également un domaine d'application du reinforcement learning. Pour développer un système capable de produire des résumés de longs textes, les chercheurs d'une entreprise spécialisée dans le cloud computing ont trouvé une solution : combiner à la fois le renforcement learning et un modèle avancé de génération de texte contextuel. À partir de données exploitées, l'agent IA peut produire de façon autonome de petits textes cohérents.
En automatisation industrielle et en robotique, le Q Learning permet à la machine de créer un système de contrôle adaptatif. L'action de l'agent IA permet à la machine d'apprendre de son propre comportement et de son expérience.
Le domaine de la santé emploie des applications de renforcement learning. Q learning est utilisé pour les essais cliniques, l'optimisation de la politique de traitement des maladies et pour le dosage de médicaments.
Plusieurs grandes entreprises du secteur financier utilisent aujourd'hui des algorithmes de machine learning et de renforcement learning. Le but est d'arriver à améliorer à la fois leur investissement de capitaux propres, ainsi que leur activité de trading. En 2017, JP Morgan a ainsi annoncé son projet d'automatiser l'exécution des gros ordres de trading. Cette décision leur permettra d'exécuter rapidement leur transaction.
Évoluer dans le secteur de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle implique une parfaite maîtrise des différents algorithmes de Machine learning.
Il existe aujourd'hui de nombreuses formations spécialisées pour acquérir plus de compétences dans le domaine du renforcement Learning. Les formations Data que nous proposons chez Jedha sont les plus adaptées pour les personnes qui souhaitent apprendre le Q learning.
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Q-learning est l'une des techniques d'apprentissage les plus populaires. À partir des données qui lui sont fournies, cet algorithme aide de nombreuses entreprises dans l'exécution des tâches et dans les prises de décisions. Les formations Data que l'on propose chez Jedha font partie des formations les plus recommandées pour apprendre rapidement le Q learning. Les étudiants ont la possibilité de suivre les cours à distance ou en présentiel en fonction de leur emploi du temps !
