Introduction au reinforcement learning Application à la robotique sous marine

Atelier du 26 février 2019 "Introduction au reinforcement learning - Application aux jeux vidéos et à la robotique sous marine"

• Speaker: Yoann Sola

• Question concrète: Comment un algorithme peut-il apprendre un comportement à partir de ses interactions avec un environnement inconnu?

• Méthode machine learning: Deep Q-Learning, un algorithme de Deep Reinforcement Learning

• Dataset formatté et benchmarké: Les environnements d'OpenAI Gym simulant des jeux Atari 2600

Le lien vers les ateliers précédents:

Lien Github:

https://github.com/amlb/amlb.github.io

ALLOHa c'est quoi?

ALLOHa Advanced Living Lab For Ocean Hacks -Data -Driven Innovation and Services for Ocean Sustainability est une initiative portée par le Campus Mondial de la Mer. Lieu d’innovation collaborative, ALLOHa a pour vocation de réunir d’une part, la communauté scientifique en Sciences Marines et en Data Sciences et d’autre part, les entreprises qui innovent dans ces domaines.

Pourquoi relayer les ateliers dans le groupe?

Le programme Alloha propose différents types d'ateliers sur la thématique de la Data Science à fréquence régulière (Ateliers sur le Machine Learning les 15 jours, des Dominos Lectures techniques pour ceux qui veulent creuser le sujet, ...)

En quoi consistent ces ateliers?

• 1 speaker

• qui répond à une 1 question concrète et appliquée autour du machine learning

• en utilisant 1 méthode de machine learning

• sur 1 dataset formatté avec benchmark

Dans cet atelier, nous mettons l’accent sur :

• une compréhension intuitive et graphique de la théorie et de ses équations

• les méthodes de la famille des réseaux de neurones !

• le partage des données et des codes

• la diffusion de bonnes pratiques en data sciences, de centralisation des codes et données, eg notebook python, benchmarking.