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Apprentissage par Renforcement (Reinforcement learning -RL-) est un domaine de l’apprentissage machine qui s’intéresse à la façon dont les agents logiciels devraient prendre des mesures dans un environnement de manière à maximiser une certaine notion de récompense cumulative.
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