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Objectifs de la formation

Comprendre les principaux concepts de l’apprentissage par renforcement (RL)

Maîtriser l’écosystème de Stable-Baselines3 pour l’expérimentation RL

Choisir, configurer et entraîner les principaux algorithmes (DQN, PPO, A2C, SAC, TD3)

Évaluer et interpréter les performances d’un agent RL

Intégrer Stable-Baselines3 dans vos projets et automatiser l’expérimentation

Déployer une politique RL entraînée dans un environnement concret

Programme

Jour 1Introduction à l’Apprentissage par Renforcement et Stable-Baselines3

Présentation de l’apprentissage par renforcement (RL) : principes, notations, environnements type OpenAI Gym. Tour d’horizon des applications RL. Introduction à la librairie Stable-Baselines3, installation et prise en main, différence avec les autres frameworks RL. Structure de base d’un projet Stable-Baselines3.

Jour 2Les Algorithmes de Stable-Baselines3 et Paramétrage Avancé

Étude détaillée des algorithmes supportés (DQN, PPO, A2C, SAC, TD3). Choix de l’algorithme selon la problématique. Exploration/exploitation, tuning des hyperparamètres, stratégies d’apprentissage et techniques de régularisation. Exercices pratiques : entraînement d’agents sur différents environnements classiques (cartpole, lunarlander, etc.), visualisation des résultats.

Jour 3Évaluation, Customisation et Intégration dans un Projet Réel

Techniques de mesure de performance et d’évaluation des politiques RL. Sauvegarde, chargement et déploiement de modèles (Policy/Value). Customisation d’environnements avec Gymnasium/Gym, wrappers et callback personnalisés. Intégration avec Tensorboard, gestion de la reproductibilité des expériences, bonnes pratiques de production. Étude de cas : résolution d’une problématique métier avec Stable-Baselines3, présentation orale et feedback.

Méthode d'évaluation

Exercices pratiques quotidiens (analyse de code, entraînement, tuning d’agents)
Étude de cas fil rouge à présenter le dernier jour
Quiz final et validation des acquis

Méthode d'apprentissage

Alternance de théorie, démonstrations en direct, ateliers guidés
Études de cas réalistes
Support de cours détaillé et scripts d’exemples commentés

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Maîtriser l’Apprentissage par Renforcement avec Stable-Baselines3 : De l’initiation à l’expertise

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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