Ce dépôt contient des projets et exercices autour de l'apprentissage par renforcement. Il a pour objectif de développer une compréhension pratique et théorique des techniques d'apprentissage par renforcement, en expérimentant avec des environnements interactifs et en explorant les principes mathématiques sous-jacents.
- Environnements simulés : Expérimentations dans des environnements simulés pour tester différents algorithmes.
- Algorithmes d'apprentissage par renforcement : Implémentation d'algorithmes tels que Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN), et les politiques basées sur les gradients.
- Concepts théoriques : Exploration des concepts mathématiques essentiels, comme les fonctions de valeur, les politiques optimales, et les méthodes de Monte Carlo.
- Applications : Cas pratiques pour comprendre comment appliquer ces techniques à des problèmes réels.
- Acquérir des compétences en développement d'algorithmes de Reinforcement Learning.
- Comprendre les bases théoriques, notamment les équations de Bellman et les processus de décision de Markov.
- Appliquer et adapter les méthodes de reinforcement learning à des environnements variés.
- Explorer les approches modernes comme les réseaux de neurones profonds pour l'apprentissage par renforcement.