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APRENDIZAJE POR REFUERZO 04-09-24 (Reinforcement Learning, RL) 驴Qu茅 es el Aprendizaje por Refuerzo? El aprendizaje por refuerzo es una rama del aprendizaje autom谩tico donde un agente (nuestro algoritmo) aprende a tomar decisiones en un entorno para maximizar una recompensa a largo plazo. Es como jugar un videojuego: el agente realiza acciones, observa lo s resultados y ajusta su estrategia para obtener la mayor puntuaci贸n posible. Elementos clave del aprendizaje por refuerzo: Agente: La entidad que toma decisiones. Entorno: El mundo en el que el agente interact煤a. Acciones: Las opciones que el agente puede elegir. Estados: Las diferentes situaciones en las que puede encontrarse el agente. Recompensa: La se帽al que indica qu茅 tan bien est谩 realizando el agente. 驴C贸mo funciona? Inicializaci贸n: Se define el entorno, las posibles acciones y una pol铆tica inicial (la estrategia del agente para elegir acciones). Interacci贸n: El agente interact煤a con el entorno, tomando acciones y recibiendo recompensas. Aprendizaje: El agente utiliza estas experiencias para actualizar su pol铆tica y aprender a tomar mejores decisiones en el futuro. Evaluaci贸n: Se eval煤a el desempe帽o del agente en el entorno. 驴Por qu茅 es importante?
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Clase_14_APRENDIZAJE POR REFUERZO 04.pdf
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Ejemplos de Aplicaciones Juegos : Alpha Go de Deep Mind venci贸 a los mejores jugadores de Go. Rob贸tica: Control de robots para realizar tareas complejas. Finanzas: Optimizaci贸n de portafolios de inversi贸n. Salud: Descubrimiento de nuevos f谩rmacos. Desaf铆os y Consideraciones Exploraci贸n vs. Explotaci贸n : El agente debe balancear probar nuevas acciones (exploraci贸n) con aprovechar lo que ya sabe (explotaci贸n). Dimensionalidad: Entornos grandes pueden hacer que el aprendizaje sea computacionalmente costoso. Recompensas esparcidas : Si las recompensas son dif铆ciles de obtener, el aprendizaje puede ser lento.
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