(Reserva) Deep Reinforcement Learning v2
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Deep Reinforcement Learning v2
Objetivo: Aprender a programar y entrenar agentes dinámicos que resuelvan tareas secuenciales complejas a través de la experiencia adquirida entra la interacción agente-ambiente mediante la optimización de un esquema basado en recompensas.
Casos de Estudio
- Resolver ambientes GridWorld (Acantilado, Lago Congelado) para aprender los fundamentos del aprendizaje por refuerzo.
- Controlar inventario de una tienda
- Maximizar ventas en un sitio web personalizando la publicada a cada cliente
- Resolver sistemas de control (Sistema carro-péndulo, péndulo)
- Jugar Super Mario Bros (de Super Nintendo) a partir de la imagen del videojuego.
- Jugar Atari.
- Controlar una nave espacial para que aterrice de forma perfecta.
- Estacionar un auto en un simulador.
- Controlar un manipulador para alcanzar un punto de interés.
- Controlar un manipulador para mover un objeto.
- Controlar la caminata de una hormiga humanoide.
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