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Apprentissage par renforcement profond en Python

Timothée Carayol

Principal Machine Learning Engineer, Komment

Chapitre 1

Une illustration d'un réseau Q, faisant correspondre l'état, représenté par un globe, à 4 actions : haut, droite, bas et gauche.

Chapitre 2

Une série d'illustrations de concepts liés aux algorithmes Deep Q learning : la fonction Q, l'exploration epsilon-greedy, des cibles Q figées et l'expérience rejouée.

Chapitre 3

Un schéma représentant la dynamique d'A2C.

Chapitre 4

Un rover martien explorant joyeusement le paysage de Mars.

Et ensuite ?

Un robot songeur dans un paysage futuriste luxuriant

Bravo !

Apprentissage par renforcement profond en Python