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Algorithme de Monte Carlo | Intro RL II - 2

Bonjour et bienvenue dans le cours Intro RL, un cours d'introduction à l'apprentissage par renforcement en français. Ce cours sera donc publié sur cette chaîne au cours de de l'année 2020, et sera composé de vidéos théoriques d'une part, et pratiques d'autre part, où on prendra le temps d'implémenter les algorithmes vus dans la partie théorique. Dans cette vidéo, on va voir notre premier algorithme de model-free ! Il s'agit de l'algorithme de Monte Carlo, qui, dans sa tâche de prédiction, calcule une approximation de la value function d'une policy en faisant la moyenne de tous les returns obtenus au cours de l'interaction avec l'environnement. Il s'agit d'un algorithme assez fondamental dans le model-free, à partir duquel on va pouvoir effectuer des améliorations pour ensuite obtenir des algorithmes un peu plus complexes et un plus efficaces. 📗 RESSOURCES 📗 Le github du cours, avec un cours écrit et le codes des vidéos pratiques : -https://github.com/Procuste34/IntroRL... Feuille de notation : -https://github.com/Procuste34/IntroRL... Bible du reinforcement learning, à partir duquel est construit ce cours : "Reinforcement Learning: An Introduction", de Richard S. Sutton et Andrew G. Barto. 👨‍💻 ME TROUVER AILLEURS 👨‍💻 Github : https://github.com/Procuste34 Twitter :   / alexandretl2   pour des actus et articles de reinforcement learning