: Vocabulaire du TAL: processus décisionnel de Markov

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processus décisionnel de Markov

Modèle aléatoire où un agent prend des décisions et où les résultats de ses actions sont aléatoires. Les PDM sont une extension des chaînes de Markov avec plusieurs actions à choisir par état et qui sont utilisés pour étudier des problèmes d'optimisation à l'aide d'algorithmes de programmation dynamique ou d'apprentissage par renforcement. (Data Franca)

Ce PDM comporte t=0 |Y| t états et t=0 |Y| t × |Y| actions (|Y| actions par état). (Knyazeva, Wisniewski & Yvon, 2015)
Dans l'apprentissage automatique, l'environnement est modélisé comme un PDM. (Bouzid & Zribi, 2019)
La figure 2 montre un exemple de représentation PDM pour le cas de 3 critères. (Bouzid & Zribi, 2019)

http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-C7TXNDV0-V

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