Apprentissage par renforcement profond (Deep Reinforcement Learning)

L’apprentissage par renforcement profond combine les techniques de l’apprentissage par renforcement et du deep learning pour créer des agents capables d’apprendre à partir d’interactions complexes avec leur environnement. Des algorithmes comme DQN (Deep Q-Network) et A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) ont été utilisés pour des tâches telles que les jeux vidéo et le contrôle des robots.