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Introduction

Les algorithmes d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML, pour Machine Learning) sont des techniques permettant aux ordinateurs de simuler des formes de raisonnement humain, d'identifier des motifs dans des données et de s'adapter grâce à l'expérience. Contrairement aux algorithmes traditionnels, les algorithmes de ML utilisent des ensembles de données pour "apprendre" et s'améliorer de manière autonome, sans être explicitement programmés pour chaque tâche. Ils sont utilisés dans une grande variété de domaines, tels que la reconnaissance vocale, la recommandation de contenu, le diagnostic médical et la vision par ordinateur.

Voici les principaux types et catégories d'algorithmes en IA et en apprentissage automatique :

Applications et importance

Les algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique sont au cour de nombreuses innovations modernes, et leurs applications sont presque infinies :


Deep Q-Networks

Le Deep Q-Network (DQN) est un algorithme d'apprentissage par renforcement utilisant un réseau de neurones profond pour approximer la fonction de valeur d'action Q(s,a), où s est l'état et a est l'action. Cet algorithme combine l'apprentissage Q avec des techniques de réseaux de neurones profonds, permettant de résoudre des problèmes d'apprentissage par renforcement complexes où l'espace d'état est grand ou continu.

Voici l'algorithme du DQN :

* Entrée :
*  γ : Facteur de réduction (discount factor)
*  ε : Paramètre d'exploration (epsilon)
*  ε_min : Valeur minimale d'epsilon
*  ε_decay : Facteur de diminution d'epsilon
*  α : Taux d'apprentissage
*  max_episodes : Nombre maximal d'épisodes
*  max_steps : Nombre maximal d'étapes par épisode
*  batch_size : Taille du mini-lot
*  replay_memory_size : Taille de la mémoire de répétition

MODULE DeepQNetwork
   * Initialisation :
   Initialiser le réseau Q avec des poids aléatoires
   Créer une copie du réseau Q pour le réseau cible Q_target
   Initialiser la mémoire de répétition ReplayMemory de taille replay_memory_size

   BOUCLE POUR CHAQUE épisode de 1 à max_episodes FAIRE
      Initialiser l'état s
      BOUCLE POUR CHAQUE étape de 1 à max_steps FAIRE
         * Stratégie ε-greedy
         Avec probabilité ε :
            Choisir une action a aléatoire
         Sinon :
            Choisir a = argmax(Q(s, a)) * Action maximisant la valeur Q

         Exécuter l'action a et observer la récompense r et le nouvel état s'
         Entreposer la transition (s, a, r, s') dans la mémoire ReplayMemory
         Remplacer l'état s par le nouvel état s'

         * Vérifier si on doit effectuer un apprentissage
         SI la mémoire ReplayMemory contient au moins batch_size transitions ALORS
            Prendre un mini-lot aléatoire de transitions (s, a, r, s') dans ReplayMemory

            BOUCLE POUR chaque transition dans le mini-lot FAIRE
               SI s' est un état terminal ALORS
                  y ← r * Pas de futur état à considérer
               SINON
                  y ← r + γ x max(Q_target(s', a')) * Cible de Q-learning
               FIN SI

               * Mettre à jour le réseau Q en ajustant les poids pour minimiser la perte :
               L ← (y - Q(s, a))2
            FIN BOUCLE POUR
         FIN SI

         * Mettre à jour le réseau cible Q_target périodiquement
         SI une certaine fréquence est atteinte ALORS
            Copier les poids du réseau Q vers Q_target
         FIN SI

         * Réduire ε (stratégie d'exploration décroissante)
         ε ← max(ε_min, ε x ε_decay)

         SI s' est un état terminal ALORS
            TERMINER cet épisode
         FIN SI
      FIN BOUCLE POUR
   FIN POUR


Dernière mise à jour : Dimanche, le 10 novembre 2024