#Bellman Equation

Principes fondamentaux de l'apprentissage par renforcement — Processus de décision markoviens, équations de Bellman et exploration pour les robots

L'apprentissage par renforcement est un processus en boucle fermée où un agent choisit ses actions à partir d'observations et maximise les récompenses différées. Ce guide explique les processus de décision markoviens (MDP), les fonctions de valeur, les politiques, les équations de Bellman, l'exploration et l'exploitation, la conception des récompenses et le passage de la simulation à un robot réel.