Apprentissage par renforcement GINML13
Enseignant:
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Durée totale du cours: 22.5 H
Semestre : 5
Option ingénierie des connaissances
Nombre de crédits : 2
| Modules
spécialisés |
Modules de
base |
Sciences et techniques de
l’ingénierie |
Préparation à la carrière professionnelle |
| X |
| Nombre d’heures | Activités hors classe |
| 22.5 | 18 |
| Code | : GINML13 | Apprentissage par renforcement |
Volume Horaire :1:h 30 Cours intégrés + 1h 30 en laboratoire (par semaine)
Aperçu
Ce module présentera certaines des dernières avancées en matière de traitement du langage naturel et permettra aux étudiants de se tenir au courant des recherches en cours. Il fournira les compétences nécessaires pour permettre aux étudiants de construire des modèles pour résoudre une gamme de problèmes, tels que la classification des documents, la traduction et les agents de conversation. Les étudiants apprendront comment construire des pipelines NLP pour préparer les données de formation et choisir les algorithmes et techniques appropriés pour construire de tels modèles. Bien que les méthodes linguistiques traditionnelles soient mentionnées, un accent particulier sera mis sur les algorithmes de pointe d’apprentissage en profondeur et les méthodes d’apprentissage par transfert pour créer des solutions efficaces de PNL basées sur l’apprentissage automatique.
Objectif du module :
Le cours fournit à la fois des connaissances de base et avancées en apprentissage par renforcement à travers trois compétences de base: théorie, mise en œuvre et évaluation. Les étudiants apprendront les bases de l’apprentissage par renforcement tabulaire et de l’apprentissage par renforcement profond, et acquerront de l’expérience dans la conception et la mise en œuvre de ces méthodes pour des applications pratiques.
Plus précisément, les étudiants vont :
- Apprenez les fondements théoriques de l’apprentissage par renforcement (processus décisionnels de Markov et programmation dynamique).
- Apprendre les fondements algorithmiques de l’apprentissage par renforcement (différence temporelle et apprentissage Monte-Carlo).
- Acquérir de l’expérience dans la définition de problèmes de faible dimension et la mise en œuvre de solutions à l’aide de l’apprentissage par renforcement tabulaire.
- Découvrez la motivation derrière l’apprentissage par renforcement profond et sa pertinence pour les applications de grande dimension, telles que les jeux vidéo et la robotique.
- Découvrez les algorithmes d’apprentissage par renforcement profond de pointe tels que Deep Q Networks (DQN), Proximal Policy Optimization (PPO) et Soft Actor Critic (SAC).
- Implémentez et expérimentez une gamme de différents algorithmes d’apprentissage par renforcement profond dans Python et PyTorch, et apprenez à visualiser et à évaluer leurs performances.
Contenu du cours
La première moitié du cours comprendra :
- Introduction à l’apprentissage par renforcement et à ses fondements mathématiques
- Le cadre du processus décisionnel de Markov
- Processus de récompense de Markov
- La politique
- Processus décisionnels de Markov
- Programmation dynamique
- Apprentissage et contrôle sans modèle
- Apprentissage de Monte-Carlo
- Apprentissage par Différence Temporelle
La deuxième moitié du cours comprendra :
- Motivation pour l’approximation de la fonction :
- Espaces d’état et d’action de grande dimension
- Espaces d’état et d’action continus
- Apprentissage Q approfondi :
- Mise à jour Q par rétro-propagation
- Découvrez le tampon de relecture
- Réseaux cibles et Q
- Gradients de politique :
- L’algorithme RENFORCER
- Mise à jour de la politique par rétro-propagation
- Optimisation de la politique proximale
- Sujets avancés :
- Critique d’acteur doux
- Apprendre de la démonstration
- Apprentissage par renforcement basé sur un modèle
Méthodes d’enseignement / d’apprentissage
- Enseignement frontal (magistral) avec des exemples à résoudre en
- Exercices théoriques et études de cas (présentation et discussion).
- Travaux à faire à domicile (mini-projet, exposé, compte-rendu, …)
Le module sera livré en deux moitiés.
La première moitié se concentrera sur la théorie sous-jacente à l’apprentissage par renforcement et la seconde moitié se concentrera sur les applications avec l’apprentissage par renforcement profond.
Chaque moitié aura un cours.
Chaque moitié comprendra à la fois des cours magistraux et des séances de laboratoire informatique.
Les cours et les examens sont structurés pour couvrir trois compétences de base différentes : la théorie, la mise en œuvre et l’évaluation.
Cours 1 évalue la théorie fondamentale et les solutions mathématiques.
Cours 2 évalue l’application pratique par la mise en œuvre et l’évaluation.
L’examen porte à la fois sur la théorie et l’évaluation.
L’apprentissage par renforcement a un fort élément pratique et est mieux apprécié par la mise en œuvre et l’évaluation.
La véritable compréhension de la signification derrière les divers concepts théoriques n’est réalisée que par l’expérience pratique et l’observation des effets des divers choix de conception.
En tant que tel, le cours aura un haut niveau d’implication et contribuera à 60% à la note globale.
Un service en ligne servira de forum de discussion pour le module.
Connaissances et compétences pré-requises
- N/A
Références bibliographiques
Un polycopié (Notes du cours) de l’enseignant sera disponible.
- Title: Reinforcement learning : an introduction
Author: Sutton, Richard S.,
ISBN: 9780262352703 (electronic bk.)
Edition: Second edition.
Publisher: The MIT Press
Publication Date: 2018.
- Title:Dynamic programming and optimal control. Vol. 1
Author:Bertsekas, Dimitri P.
ISBN:1886529264
Edition:3rd ed.
Publisher:Athena Scientific
Publication Date:2005
- Title:Mathematics for machine learning
Author:Deisenroth, Marc Peter, author.
ISBN:9781108679930
Publisher:Cambridge University Press
Publication Date:2020
- Title:Algorithms for reinforcement learning
Author:Szepesvári, Csaba.
ISBN:9781608454938
Publisher:Morgan & Claypool Publishers
Publication Date:2010
- Title:Pattern recognition and machine learning
Author:Bishop, Christopher M., author.
ISBN:9780387310732
Publisher:Springer
Publication Date:2006 – 2006
Stratégie d’évaluation
La stratégie d’évaluation est conçue pour fournir aux étudiants la possibilité de démontrer :
Le premier cours portera sur la compréhension mathématique et théorique des fondements de l’apprentissage par renforcement.
Le cours comprendra la traduction de problèmes du monde réel en formulations mathématiques dans le cadre de l’apprentissage par renforcement, ainsi que la solution « à la main » de simples processus de décision de Markov permettant aux étudiants d’évaluer leur compréhension de la théorie.
Les cours pourront être résolus sur papier et stylo et sont complétés par des travaux pratiques en laboratoire où les étudiants peuvent développer du code pour résoudre les problèmes.
Le deuxième cours impliquera la mise en œuvre d’un certain nombre d’algorithmes différents d’apprentissage par renforcement profond, en Python et PyTorch.
Au cours des séances de laboratoire, les étudiants recevront des didacticiels de base pour la mise en œuvre de ces méthodes pour une tâche d’apprentissage particulière.
Le cours demandera ensuite aux étudiants de mettre en œuvre des méthodes similaires, mais pour une tâche différente.
Les deux tâches impliqueront un robot naviguant dans un « labyrinthe », mais elles différeront dans les dispositions du labyrinthe et les espaces d’état et d’action.
Le cours contiendra des implémentations de base que tous les étudiants devraient être capables de réaliser, des implémentations plus difficiles évaluant le cœur du matériel de cours et des implémentations avancées qui mettront au défi les meilleurs étudiants.
Pour les premier et deuxième cours, les étudiants travailleront de manière indépendante et soumettront individuellement.
Les cours impliquent des «tâches» que les étudiants doivent résoudre en utilisant l’apprentissage par renforcement, et ces tâches sont uniques à chaque étudiant pour éviter le plagiat.
Pour ce faire, des tâches seront automatiquement générées à l’aide du numéro CID de l’élève.
Pour le premier cours, chaque étudiant soumettra un document contenant ses solutions travaillées.
Les étudiants peuvent soumettre des visualisations d’accompagnement.
L’évaluation sera notée par des assistants d’enseignement qui évaluent le travail quantitativement sur la base d’un système de notation.
Pour le deuxième cours, chaque étudiant soumettra un morceau de code, qui sera évalué en l’utilisant pour former un agent utilisant l’apprentissage par renforcement profond, via un système automatisé.
La performance de l’agent sur une tâche inconnue (que l’étudiant n’a jamais vue auparavant) comptera pour certaines des notes.
Les notes restantes proviendront d’un rapport, qui décrira leur mise en œuvre, et comprendra des visualisations qui pourront ensuite être vérifiées par rapport à des données de terrain.
Modalité d’évaluation
- 40% Contrôle continu (TP noté, Test, Assiduité, Devoir surveillé, travaux non présentiel, …)
- 60% Examen
Résultat d’apprentissage :
À la fin de ce module, les étudiants devraient être capables de :
| 001 | Décrire les principes de base de l’apprentissage des systèmes autonomes | CKPT |
| 002 | Calculer des solutions mathématiques aux problèmes en utilisant la théorie de l’apprentissage par renforcement. | KPT |
| 003 | Comparez et contrastez une gamme d’approches d’apprentissage par renforcement. | CKPT |
| 004 | Proposer des solutions aux problèmes de prise de décision en utilisant les connaissances de l’état de l’art. | KPT |
| 005 | Traduire des concepts mathématiques en logiciels pour résoudre des problèmes pratiques en utilisant Python et PyTorch. | KPT |
| 006 | Évaluer les performances d’une gamme de méthodes et proposer des améliorations appropriées. | KPT |
| 007 | Résumez des données complexes à l’aide de visualisations claires pour faciliter l’évaluation. | CKPT |
Attributs développés
C – Cognitif/analytique
K – Connaissance du sujet
T – Compétences transférables
P – Compétences professionnelles/pratiques