Série de séminaires sur l'IA 2020 : Emilie Kaufmann sur l'apprentissage de bonnes politiques avec et sans récompenses

Le AI Seminar est une réunion hebdomadaire à l'Université de l'Alberta où les chercheurs intéressés par l'intelligence artificielle (AI) peuvent partager leurs recherches. Les présentateurs comprennent à la fois des conférenciers locaux de l'Université de l'Alberta et des visiteurs d'autres institutions. Les sujets peuvent être liés de quelque manière que ce soit à l'intelligence artificielle, qu'il s'agisse de travaux théoriques fondamentaux ou d'applications novatrices de techniques d'IA à de nouveaux domaines et problèmes.

Le 20 novembre 2020, Emilie Kaufmann, chercheuse CNRS au laboratoire CRIStAL de l'Université de Lille (France), a présenté "On the complexity of learning good policies with and without rewards".

L'exposé s'est concentré sur deux critères de performance qui ont été étudiés dans le contexte de l'apprentissage par renforcement épisodique : L'identification de la meilleure politique (BPI) et l'exploration sans récompense. Emilie explore leurs utilisations, les algorithmes alternatifs et leur complexité relative.

Regardez la présentation complète ci-dessous :

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