Depuis maintenant plusieurs années, l'apprentissage par renforcement ou Reinforcement Learning suscite beaucoup d'intérêt de la part du grand public. Le 27 mai 2017, une machine d'intelligence artificielle du nom d'AlphaGo a réussi à vaincre un champion humain. Le Reinforcement Learning a connu dès lors de nombreux progrès. Cette branche du Machine Learning intervient dans de nombreux domaines. L'apprentissage par renforcement fait intervenir le Q-learning : un algorithme à fort potentiel. Chez Jedha nous vous enseignons l'essentiel à savoir sur l'algorithme Q-Learning.
Malgré ses performances prometteuses, l'utilisation de l'apprentissage par renforcement est cependant loin d'être généralisée. Rares sont les entreprises qui ont réussi à identifier dans leurs systèmes de véritables cas d'application et à implémenter le reinforcement learning pour optimiser le fonctionnement de leur structure. Jedha présente ici l'essentiel à savoir sur le reinforcement learning.
Le reinforcement learning est une méthode du Machine Learning qui permet d'entraîner des modèles d'intelligence artificielle (IA) de manière spécifique. L'agent IA ou l'algorithme apprend des stratégies de manière autonome. Le renforcement learning apprend à un agent IA à faire des choix de manière autonome sur la base des informations collectées. Avec l'apprentissage par renforcement, la machine est plongée dans un environnement où elle apprend en recevant des pénalités ou des récompenses en fonction de ses actions.
Avec le temps, l'agent IA acquiert l'expérience nécessaire pour mettre en place une stratégie décisionnelle optimale pour optimiser les récompenses. En reinforcement learning, la machine apprend à atteindre un objectif au sein d'un environnement complexe et incertain.
Les algorithmes d'apprentissage par renforcement sont utilisés dans la gestion des robots, l'automatisation des usines, l'optimisation des chaînes de livraison, les réseaux électriques intelligents, etc. L'apprentissage par renforcement aide à obtenir des solutions intelligentes en matière de surveillance de la qualité. Le service technologique de Google se sert de cette technique d'apprentissage automatique pour gérer les climatiseurs dans les centres de calculs. L'intelligence artificielle a offert la possibilité à l'entreprise d'économiser environ 40 % de l'énergie nécessaire pour ventiler ses serveurs.
L'objectif du machine learning est d'accroitre le nombre de récompenses dans un environnement où l'agent IA exécute une action et reçoit un feed-back en retour. Au cours de l'entraînement, la machine n'a aucune information préalable sur l'action la plus appropriée. L'agent IA doit déterminer tout seul la stratégie à adopter dans le cadre d'un processus essai-erreur.
La machine reçoit à différents moments, des récompenses qui vont impacter sur ses stratégies. Pour mieux comprendre le fonctionnement du reinforcement learning, on peut assimiler l'entraînement de la machine au dressage d'un animal de compagnie. Le processus présente en effet plusieurs similitudes. Tout comme la machine, l'animal ne comprend pas le langage humain. On peut toutefois provoquer des réactions de l'animal en créant certaines situations. Au cours de l'apprentissage, l'animal est recomposé si sa réaction est bonne.
Le chien reçoit par exemple un biscuit en récompense s'il lève la patte. Il est aussi puni en cas de bêtise. Au bout d'un moment, l'animal sait ce qu'il a fait pour obtenir la récompense. De même, l'agent IA est récompensé pour ses bonnes actions et sanctionné pour les moins bonnes. Le logiciel IA apprend grâce à ces événements à évaluer les conséquences de certaines de ses actions dans l'environnement de simulation. La maximisation des récompenses permet de former la base de l'agent IA et de développer des stratégies durables.
Les algorithmes de recommandations sont très présents dans notre quotidien. Ils sont principalement sollicités par les plateformes de divertissement comme YouTube, Prime Vidéo, Netflix, etc. Le reinforcement learning est aussi utilisé en e-commerce pour la recommandation de produits et dans les applications de réseaux sociaux.
L'apprentissage par renforcement intervient dans les systèmes de recommandations des applications musicales, les actualités, les applications de séries web. Ce sont essentiellement des applications qui fonctionnent selon les préférences des utilisateurs. Pour des plateformes comme Netflix, la grande variété des séries que les utilisateurs regardent est utilisée par l'algorithme pour constituer une liste de préférence.
Pour créer un système de recommandation sophistiqué, la machine prend en compte de nombreux éléments tels que les émissions à la mode, les préférences des utilisateurs, les genres connexes, etc. L'idée est de transformer les objets traités en données exploitables par la machine.
Le reinforcement learning et l'intelligence artificielle sont aujourd'hui de plus en plus sollicités dans les entreprises aussi bien pour l'analyse des données que pour l'automatisation des tâches. Les structures sont donc à la recherche de professionnels ayant une parfaite maîtrise de cette technologie. Les experts de ce domaine doivent être capables de développer des algorithmes de machine learning et d'apprentissage par renforcement.
Pour les personnes qui souhaitent acquérir de solides bases en reinforcement learning, suivre une formation Data Engineering chez Jedha est l'idéal. Nous mettons à la disposition des apprenants 105 heures de formation pour apprendre les compétences d'un Data Engineer. La formation peut être en présentiel ou à distance, à temps partiel ou à temps complet. Constitués de 30 % de théorie et 70 % de pratique, nos formations sont à la pointe de la technologie et adaptée à la réalité du marché.
Il existe différents algorithmes de reinforcement learning. Voici les plus connus.
Il s'agit d'un algorithme de reinforcement learning hors politique qui acquiert sa consistance à partir de diverses actions aléatoires. Q est mis ici pour qualité. La récompense que l'algorithme reçoit dépend ici de la qualité de l'action. Lorsqu'un développeur code à partir du Q-learning, il construit une matrice de récompense pour stocker la récompense à des mouvements spécifiques.
Le principal avantage du Q-learning est que l'algorithme prend en compte le fait que la politique de l'environnement change régulièrement. Il fonctionne cependant uniquement que dans des environnements d'action discrets et finis avec des espaces d'état.
Cet algorithme fonctionne à peu près de la même manière que le Q-learning à la différence que contrairement au Q-learning, il s'agit ici d'une méthode on-policy. Dans Q-learning, l'ordinateur construit sa connaissance à travers une politique gourmande en réalisant des actions de manière aléatoire. SARSA par contre suit une approche moins cupide. Elle est conforme à la politique puisqu'elle apprend des actions et de l'état actuel.
Il s'agit d'une classe de méthode d'apprentissage qui compare les prédictions temporellement successives. Cet algorithme échantillonne l'environnement de manière aléatoire. L'algorithme TD-learning met à jour sa politique à partir de la technique de programmation dynamique.
On confond souvent supervised learning et reinforcement learning. Il s'agit cependant de deux notions très différentes. Par exemple, dans le supervised learning, les données de formation contiennent la clé de réponse. Par contre, dans l'apprentissage renforcé, l'agent de renforcement décide quoi faire pour effectuer la tâche donnée puisqu'il n'y a pas de réponse préalable. Il est tenu d'apprendre de son expérience en l'absence d'un ensemble de données d'entraînement.
Dans le supervised learning, le modèle est lui-même formé avec la bonne réponse. L'apprentissage supervisé traite de deux tâches principales que sont la classification et la régression logistique. Le reinforcement learning traite quant à lui de l'apprentissage des politiques, de l'exploration ou l'exploitation des processus de décision de Markov, de l'apprentissage des valeurs et l'apprentissage en profondeur.
Le supervised learning fonctionne avec les données étiquetées tandis qu'avec le reinforcement learning, la machine interagit avec l'environnement de simulation par étapes discrètes. Le supervised learning est hautement supervisé et les données sont étiquetées. Dans l'apprentissage par renforcement, les données ne sont quant à elles pas prédéfinies.
Le machine learning est une technologie de l'IA dans laquelle l'ordinateur apprend des tâches spécifiques sans avoir été au préalable programmé à cet effet. Le machine learning est très liée au Big Data puisque les ordinateurs auront besoin d'un grand flux de données à analyser. Il s'agit d'une science moderne qui aide à découvrir des patterns (répétition) dans des flux de données. La machine tire ensuite des prédictions en s'appuyant sur des statistiques.
Le Machine Learning se base sur le forage de données qui favorise la reconnaissance de patterns. Il peut ainsi fournir des analyses prédictives plus ou moins fiables. Les premiers algorithmes de machine learning datent de 1950. On se sert de cette technologie lorsqu'on souhaite identifier des tendances (insights) dans un grand flux de données.
Le réseau de neurones est un système informatique qui fonctionne comme un cerveau humain. C'est une branche du Deep Learning (apprentissage profond) qui offre la possibilité à l'ordinateur d'apprendre à partir de nouveaux flux donnés. La machine apprend à réaliser des tâches en analysant des exemples pour s'entraîner.
Dans le secteur de l'intelligence artificielle, c'est un ensemble de neurones interconnectés et organisés qui permettent de résoudre des problèmes complexes comme le traitement du langage naturel ou la vision par ordinateur.
Comme pour un cerveau humain en développement, la seule instruction des réseaux de neurones est d'apprendre. Ils ne peuvent pas être directement programmés pour effectuer une tâche. Ce sont des algorithmes particuliers, comme les arbres de décision, les machines à vecteur de support, qui sont très utilisés en apprentissage automatique. On distingue les réseaux transformeurs, les auto-encodeurs, les réseaux de neurones récurrents ou encore les réseaux antagonistes génératifs.
L'intelligence artificielle est de plus en plus répandue dans de nombreux secteurs d'activités. Il devient nécessaire pour certains professionnels du domaine de la Tech d'acquérir des bases solides afin de pouvoir accéder à un certain niveau d'expertise. Cette méthode de Machine Learning spécifique cherche à atteindre un objectif grâce à l'ordinateur qui va essayer de multiples tentatives pour le résoudre. Cependant, aucune instruction ne lui est donnée, l'ordinateur doit découvrir la solution seul, à partir des expériences effectués tout au long de sa recherche. Le Reinforcement Learning est donc la façon la plus efficace de faire appel à l'inventivité des machines.
