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Glossaire IA

Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle

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Apprentissage par Dyna-Q

Algorithme hybride combinant apprentissage direct et planification utilisant un modèle appris pour générer des expériences simulées.

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Planification Monte Carlo Tree Search

Algorithme d'exploration d'arbre de décision utilisant des simulations aléatoires pour évaluer les actions futures dans un environnement modélisé.

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Apprentissage par Imagination

Technique utilisant des modèles internes pour simuler mentalement des scénarios et accélérer l'apprentissage sans interaction réelle.

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World Models

Architecture apprenant une représentation compressée de l'environnement et un modèle de transition pour la planification dans un espace latent.

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Apprentissage par Ensemble de Modèles

Approche utilisant plusieurs modèles appris pour quantifier l'incertitude et améliorer la robustesse des décisions.

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Apprentissage par Différentiation de Modèles

Méthode optimisant directement les politiques en faisant passer les gradients à travers un modèle différentiable de l'environnement.

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Apprentissage par Curiosité Model-Based

Système utilisant les erreurs de prédiction du modèle comme signal intrinsèque pour guider l'exploration de l'environnement.

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Apprentissage par Hiérarchie Model-Based

Structure multi-niveaux combinant des modèles à différentes échelles temporelles pour une planification efficace sur des horizons longs.

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Apprentissage par Prédiction de Trajectoires

Modèles prédictifs apprenant à anticiper les séquences d'états futurs pour évaluer les conséquences des actions avant exécution.

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Apprentissage par Transfer Learning Model-Based

Technique transférant les connaissances du modèle entre environnements similaires pour accélérer l'adaptation à de nouvelles tâches.

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MuZero

Algorithme avancé apprenant simultanément un modèle de transition, de réaction et de valeur sans connaissance préalable de la dynamique.

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Apprentissage par Apprentissage Actif

Stratégie sélectionnant activement les expériences les plus informatives pour améliorer l'efficacité d'apprentissage du modèle.

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