machine learning

Au travers de multiples exemples, et dans la continuité des articles traitant de l’apprentissage automatique, nous allons explorer le domaine de l’apprentissage par renforcement. Ces méthodes inspirées du vivant permettent aujourd’hui de faire faire à des agents automatisés d’étonnantes tâches dans un cadre de programmation très générique. Nous allons notamment voir et analyser : un robot qui adapte sa façon de marcher en fonction de l’état du sol, un groupe d’ascenseur qui cherche à satisfaire au mieux les utilisateurs, un robot qui apprend à maintenir un bâton…

Les problèmes de classification constituent une famille de problèmes auxquels il est possible d’appliquer des méthodes d’apprentissage supervisé, c’est-à-dire où l’on dispose d’une base d’exemples correctement identifiés. Le but consiste, à partir de ces exemples, de construire un modèle capable de prédire avec un bon degré de confiance à quelle classe (chat, oie, canard, papillon…) appartient un individu à partir de la seule connaissance de certaines de ses caractéristiques (ailes, pattes, bec, moustaches, cri…). Nous allons étudier ici sur la base d’un exemple concret un…