Présentation du livre
Le Petit Livre de l'apprentissage par renforcement est une introduction concise aux concepts de base et aux algorithmes appliqués de l'apprentissage par renforcement. Ce livre, disponible sur GitHub, propose une approche progressive, allant des principes fondamentaux aux algorithmes avancés tels que MC et PPO.
Contenu du référentiel GitHub
Le référentiel GitHub associé au livre contient non seulement le livre lui-même mais également du matériel supplémentaire. Dans le dossier algos, vous trouverez des implementations PyTorch des différents algorithmes abordés dans le livre. Le dossier supplementary offre des explications détaillées ainsi que des preuves rigoureuses pour les algorithmes de programmation dynamique, qui sont brièvement présentés dans le livre.
Conditions d'utilisation et versions
Le livre est distribué sous une licence Creative Commons non commerciale (CC BY-SA 4.0), permettant ainsi une utilisation et une adaptation libres du contenu. La version actuelle du livre est la V1, publiée en juin 2026. Il est possible d'imprimer une copie personnelle à partir du référentiel GitHub.
Implémentation et développement
Pour explorer les algorithmes de l'apprentissage par renforcement de manière pratique, vous pouvez utiliser les implementations PyTorch fournies dans le dossier algos. Par exemple, pour utiliser l'algorithme PPO, vous pouvez consulter le code suivant :
import torch
from torch import nn
# ...
