Dans cette partie de la série, nous nous concentrons sur l'une des stratégies clés de l'apprentissage par renforcement : l'exploration aléatoire, dans le contexte du problème du bandit manchot. Je démontre comment un agent d'apprentissage par renforcement peut explorer différentes options (ou bras) de manière aléatoire, en recueillant des récompenses et en apprenant de chaque interaction.
Nous mettons en œuvre un algorithme d'exploration aléatoire en Python, simulant plusieurs itérations où chaque bras est sélectionné au hasard. La récompense est ensuite calculée en fonction des probabilités de l'environnement, et nous calculons la récompense moyenne pour chaque bras en fonction du nombre de visites. Cette approche simple mais efficace pose les bases de stratégies d'apprentissage par renforcement plus sophistiquées dans les épisodes futurs.
Si vous souhaitez comprendre comment le hasard joue un rôle dans l'apprentissage par renforcement et que vous voulez le voir en action, cette vidéo est faite pour vous !