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mémoire
Bachelor thesis

Création d’un bot automatisé basé sur l’apprentissage par renforcement

    2020

45

Mémoire de bachelor: Haute école de gestion de Genève, 2020

French L’idée initiale de ce travail de recherche était purement subjective. En effet, l’objectif était d’explorer et d’étudier le monde de l’apprentissage automatique (machine learning) au travers de l’apprentissage par renforcement. La finalité étant d’apprécier le sujet afin de confirmer si, personnellement, la motivation de continuer un cursus spécialisé dans le domaine serait présente. Etant donné que mes connaissances sur le sujet étaient limitées, ce projet contient des chapitres théoriques à propos des différents concepts étudiés pour sa réalisation. De plus, dans une optique d’apprentissage par la mise à pratique, ce projet contiendra également des parties techniques liées à la théorie étudiée. Compte tenu du contenu, j’ai tout d’abord fait des recherches dans le but de comprendre le concept du machine learning. L’univers des réseaux de neurones m’a permis de commencer à comprendre le fonctionnement de l’apprentissage automatique. Puis, j’ai suivi les cours d’introduction à l’apprentissage par renforcement de David Silver et lu le livre de Richard S. Sutton conseillé par David Silver et par le directeur de mémoire de ce projet. Ayant acquis les bases théoriques sur le sujet, la prochaine étape était de les mettre en pratique en vue de mon objectif qui était de créer un bot basé sur l’apprentissage par renforcement. Pour se faire, j’ai suivi des tutoriels spécialisés Python et PyTorch qui ont permis de solidifier ma base de connaissance sur les réseaux de neurones et sur le machine learning. Ainsi, ce travail retrace mon expérience dans la compréhension de l’apprentissage par renforcement
Language
  • French
Classification
Computer science and technology
Notes
  • Haute école de gestion Genève
  • Informatique de gestion
  • hesso:hegge
License
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Identifiers
  • RERO DOC 329757
Persistent URL
https://sonar.ch/hesso/documents/315083
Statistics
Document views: 88 File downloads:
  • TB_RL_DAMOTA.pdf: 616