Apprentissage par renforcement avec Python - Partie 1

Ça fait maintenant plusieurs mois que j'ai arrêté de travailler sur mon projet d'apprentissage en informatique, et je suis au point de commencer à me pencher sur les méthodes d'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning - RL). Jusqu'à présent, j'ai appris les fondamentaux de la programmation, des algorithmes, et j'ai une bonne compréhension des structures de données et des concepts de base en informatique. Voici comment je commence à aborder le sujet du RL, en m'appuyant sur les points clés que vous avez résumés :

1. Comprendre l'apprentissage par renforcement: Avant de plonger dans les algorithmes et les formules, il est essentiel de bien comprendre ce qu'est le RL. Cela signifie appuyer sur l'idée que l'agent apprend par lui-même à travers des interactions avec l'environnement, en recevant des récompenses ou des punitions.

2. Étudier les processus de décision Markovien (MDP): Les MDP sont la pierre angulaire pour modéliser les environnements dans lesquels un agent apprend par renforcement évolue. Comprendre les états, les actions, les récompenses et la dynamique de l'environnement est crucial.

3. Application des équations de Bellman: Ces équations permettent de déterminer la meilleure stratégie à suivre dans un MDP. Je vais apprendre à les formuler, à les résoudre et à comprendre comment elles guident l'agent à prendre les décisions optimales.

4. Méthodes de Monte-Carlo: Ces méthodes simulent des échantillons de la façon dont un agent interagit avec son environnement pour apprendre. Je vais explorer comment elles fonctionnent et comment elles peuvent être utilisées dans des scénarios spécifiques.

5. Apprentissage par différences temporelles (TD Methods): Les méthodes Sarsa et Q-learning, qui sont des exemples de TD methods, vont me guider dans la compréhension de la manière dont l'apprentissage peut se produire en temps réel, sans avoir besoin d'un modèle complet de l'environnement.

6. Méthodes par différences temporelles n-Step: En combinant les avantages des méthodes Monte-Carlo et TD, ces méthodes n-step offrent une perspective plus robuste et flexible pour résoudre des problèmes complexes. Je vais apprendre à implémenter et à ajuster ces méthodes en fonction de l'environnement spécifique dans lequel je travaille.

7. Project d'application: Mon projet final sera de mettre en pratique tout ce que j'ai appris en appliquant le RL à un problème réel. Cela pourrait être de développer un agent qui joue au Blackjack, qui optimise son comportement en fonction des actions précédentes et des résultats obtenus, ou encore de créer un robot virtuel qui apprend à naviguer dans un environnement 3D.

Pour avancer, je vais procéder de la manière suivante :

• Théorie : J'irai en profondeur dans les concepts théoriques nécessaires pour comprendre le RL et les MDP.
• Programmation : J'écrirai du code pour modéliser des scénarios simples et comprendre comment l'agent interagit avec son environnement.
• Simulation : J'utiliserai des simulations pour tester et affiner mon agent, en observer son comportement et ses décisions.
• Optimisation : En analysant les résultats, je vais essayer de trouver des moyens d'améliorer la performance de l'agent.
• Révision et ajustement : Je réviserai régulièrement le matériel, corrigerai mes erreurs et ajusterai mon agent en fonction des leçons apprises.

En suivant ces étapes et en me concentrant sur la compréhension des concepts fondamentaux et leur application concrète, j'espère maîtriser les méthodes d'apprentissage par renforcement et réussir mon projet.