Quelles sont les meilleures façons d’utiliser la recherche tabou dans un projet d’apprentissage par renforcement ?
Apprentissage par renforcement (RL) est une branche de l’intelligence artificielle (IA) qui met l’accent sur l’apprentissage des essais et des erreurs, et sur la récompense des actions qui mènent aux résultats souhaités. Les agents RL peuvent améliorer leurs performances en explorant différentes actions et en apprenant des commentaires qu’ils reçoivent. Cependant, RL peut également faire face à des défis tels que des espaces d’action de grande dimension, des environnements complexes et des optima locaux. La recherche de tabou est une technique métaheuristique qui peut aider à surmonter certains de ces défis en empêchant l’agent de revenir sur des actions précédemment explorées qui ont de faibles récompenses. Dans cet article, vous apprendrez ce qu’est la recherche tabou, comment elle fonctionne et quelles sont les meilleures façons de l’utiliser dans un projet d’apprentissage par renforcement.
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Augusto SalomonSenior VP B2B at Algar Telecom l Harvard Alum l Sales & AI Advisor and Speaker l Angel Investor l Published Author l
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Karthik KAI Engineer @ Litmus7 | AI & Automation | Linkedin Top ML and AI Voice 2023| Public Speaker |
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Dhatchana MoorthiData Science & Engineering | Linkedln Top Voice ( Community )