Deep reinforcement learning to support decision-making in the face of environmental and societal challenges

by Meritxell Vinyals (MIA-T)

Tuesday 30 April
(webinar)
(14h-15h)

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Résumé : Reinforcement learning (RL) is a branch of machine learning inspired by the way biological entities (e.g. humans, animals) learn. In recent years, we have seen how deep learning has revolutionized machine learning and reinforcement learning is no exception. By leveraging deep neural networks, RL agents have managed to achieve superhuman performance in some long-standing applications. In this talk, I will introduce deep RL and how I use it to respond to some environmental and societal challenges in my ongoing research at INRAE.

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• Mieux comprendre les variations d’efficience alimentaire chez le porc grâce à la méthodologie des graphes multicouches, par Camille Juigné (jeune docteure, UMR PEGASE) >> watch the replay
• Intégration de données multi-omiques grâce aux autoencodeurs variationnels, par Silvia Bottini (Jeune chercheuse, Institut Sophia Agrobiotech) >> watch the replay
• Modèles de Langage pour l'Extraction d'Informations : Comparaison entre Extraction et Génération de données synthétiques, par Maxime Delmas (post-doc, IDIAP) >> watch the replay