v2.11.0 (5687)

Cours scientifiques - APM_5MSE1_TA : Machine learning

Domaine > Applied Maths.

Descriptif

Ce cours propose une introduction à l’apprentissage par renforcement. Il est basé sur la nouvelle édition du livre "Reinforcement Learning : An Introduction" de R. Sutton et A. Barto (disponible en ligne).

30 heures en présentiel

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Master 2 Mathématiques pour les Sciences du Vivant

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 3 ECTS

Le coefficient de l'UE est : 1

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole Nationale Supérieure de Techniques Avancées

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 3 ECTS

Le coefficient de l'UE est : 1

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Programme détaillé

  • -  Introduction à l’apprentissage par renforcement et processus de décision markovien

  • -  Le cas des bandits

  • -  Méthodes tabulaires : prédiction par programmation dynamique, méthode de Monte Carlo et TD Learning

  • -  Planification et apprentissage pour les méthodes tabulaires

  • -  Méthodes approchées : prédiction, planification et apprentissage.

Veuillez patienter