Machine à apprendre DeepMind
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L'apprentissage par renforcement est rapidement devenu l'un des domaines de recherche les plus brûlants de l'écosystème de l'apprentissage profond. La fascination pour l'apprentissage par renforcement est liée au fait que, de toutes les modalités d'apprentissage en profondeur, c'est celle qui ressemble le plus à la façon dont les humains apprennent. Au cours des dernières années, aucune entreprise au monde n'a fait plus pour faire avancer l'apprentissage par renforcement que DeepMind, la filiale d'Alphabet. Depuis le lancement de son célèbre agent AlphaGo, DeepMind est à la pointe ...
L'apprentissage par renforcement est rapidement devenu l'un des domaines de recherche les plus brûlants de l'écosystème de l'apprentissage profond. La fascination pour l'apprentissage par renforcement est liée au fait que, de toutes les modalités d'apprentissage en profondeur, c'est celle qui ressemble le plus à la façon dont les humains apprennent. Au cours des dernières années, aucune entreprise au monde n'a fait plus pour faire avancer l'apprentissage par renforcement que DeepMind, la filiale d'Alphabet. Depuis le lancement de son célèbre agent AlphaGo, DeepMind est à la pointe de la recherche sur l'apprentissage par renforcement. Il y a quelques jours, l'entreprise a publié une nouvelle étude qui tente de s'attaquer à l'un des aspects les plus difficiles des solutions d'apprentissage par renforcement : le multitâche. La capacité d'effectuer et d'apprendre simultanément des tâches similaires est essentielle au développement de l'esprit humain. D'un point de vue neuroscientifique, le multitâche reste en grande partie un mystère et il n'est pas surprenant que nous ayons eu beaucoup de mal à mettre en oeuvre des agents d'intelligence artificielle (IA) capables d'apprendre efficacement plusieurs domaines sans nécessiter une quantité disproportionnée de ressources. Cette monographie est une introduction lucide du Machine Learning DeepMind avec une théorie simple.
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