The main problem of Reinforcement learning is that the cost function is not differentiable. This means that the only way to learn is through trial and error. Then the problem becomes how to explore the state space efficiently. Once you come up with a solution to this the next issue is the fundamental question of exploration vs. exploitation: would you rather take actions to maximally learn about the environment or instead exploit what you have already learned to get as high a reward as possible?
Le principal problème du RL est que la fonction de coût n’est pas différenciable. Cela signifie que la seule façon d’apprendre est de procéder par essais et erreurs. Le problème devient alors de savoir comment explorer efficacement l’espace des états. Une fois que vous avez trouvé une solution à ce problème, la question qui suit est celle fondamentale de l’exploration vs l’exploitation : préférez-vous prendre des actions pour apprendre le plus possible sur l’environnement ou plutôt exploiter ce que vous avez déjà appris pour obtenir une récompense aussi élevée que possible ?