Séance Séminaire

Séminaire de Probabilités et Statistique

Apprentissage par renforcement profond pour soutenir la prise de décision face aux enjeux environnementaux et sociétaux

L'apprentissage par renforcement (RL) est une branche de l'apprentissage automatique inspirée par la manière dont les êtres biologiques (par exemple, les humains, les animaux) apprennent. Ces dernières années, nous avons vu comment l'apprentissage profond a révolutionné l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement ne fait pas exception. En exploitant les réseaux neuronaux profonds, les agents RL ont réussi à atteindre des performances surhumaines dans certaines applications de longue date. Dans cette présentation, je vais introduire l'apprentissage par renforcement profond et expliquer comment je l'utilise pour répondre à certains défis environnementaux et sociétaux dans mes recherches en cours à l'INRAE.

Séminaire uniquement sur zoom : https://umontpellier-fr.zoom.us/j/94087408185