Deep Reinforcement Learning
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Deep Reinforcement Learning
Objetivo: aprender a programar y entrenar agentes neuronales profundos para resolver tareas secuenciales complejas a través de la experiencia, optimizando un esquema de recompensas.
Casos de Estudio para aprendizaje reforzado
- Controlar un brazo robótico en un simulador.
- Jugar Super Mario Bros (de Super Nintendo) a partir de la imagen del videojuego.
- Controlar una nave espacial para que aterrice de forma perfecta.
- Jugar ATARI.
- Controlar inventario de una tienda.
- Maximizar ventas en un sitio web personalizando la publicidad a cada cliente.
- Clasificar prendas de vestir.
- Resolver problemas de control clásico como balanceo de péndulos y otros sistemas físicos.
- Resolver problemas en ambientes GridWorld (casos de estudio sencillos y didácticos) para aprender los fundamentos de aprendizaje reforzado.
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