Introducción al Aprendizaje por Refuerzo

Contenido del Curso

Introducción al Aprendizaje por Refuerzo

Introducción al Aprendizaje por Refuerzo

1. Teoría Central de RL

¿Qué Es RL?RL Frente a Otros Paradigmas de Aprendizaje Proceso de Decisión de Markov Episodios y Retornos Modelo, Política y Valores Exploración vs Explotación Fundamentos de Gymnasium Desafío: Configuración de un Entorno

2. Problema del Bandido de Varios Brazos

Introducción al Problema Valores de Acción Algoritmo Epsilon-Greedy Algoritmo de Límite Superior de Confianza Algoritmo de Bandidos de Gradiente Desafío: Bandidos Multi-Brazo

3. Programación Dinámica

¿Qué es la Programación Dinámica?Ecuaciones de Bellman Condiciones de Optimalidad Evaluación de Políticas Mejora de Políticas Iteración Generalizada de Políticas Iteración de Políticas Iteración de Valores Desafío: Programación Dinámica

4. Métodos de Monte Carlo

¿Qué Son los Métodos Monte Carlo?Estimación de la Función de Valor Control Monte Carlo Enfoques de Exploración Control Monte Carlo en la Misma Política Control Monte Carlo Fuera de Política Implementaciones Incrementales Desafío: Métodos de Monte Carlo

5. Aprendizaje por Diferencia Temporal

¿Qué Es el Aprendizaje por Diferencia Temporal?TD(0): Estimación de la Función de Valor SARSA: Aprendizaje TD en Política Q-Learning: Aprendizaje TD Fuera de Política Generalización del Aprendizaje TD Desafío: Aprendizaje por Diferencia Temporal

Desafío: Métodos de Monte Carlo

Desafío

¿Todo estuvo claro?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 4. Capítulo 8

Pregunte a AI

Pregunte a AI

Pregunte lo que quiera o pruebe una de las preguntas sugeridas para comenzar nuestra charla

Contenido del Curso

Introducción al Aprendizaje por Refuerzo

Introducción al Aprendizaje por Refuerzo

1. Teoría Central de RL

¿Qué Es RL?RL Frente a Otros Paradigmas de Aprendizaje Proceso de Decisión de Markov Episodios y Retornos Modelo, Política y Valores Exploración vs Explotación Fundamentos de Gymnasium Desafío: Configuración de un Entorno

2. Problema del Bandido de Varios Brazos

Introducción al Problema Valores de Acción Algoritmo Epsilon-Greedy Algoritmo de Límite Superior de Confianza Algoritmo de Bandidos de Gradiente Desafío: Bandidos Multi-Brazo

3. Programación Dinámica

¿Qué es la Programación Dinámica?Ecuaciones de Bellman Condiciones de Optimalidad Evaluación de Políticas Mejora de Políticas Iteración Generalizada de Políticas Iteración de Políticas Iteración de Valores Desafío: Programación Dinámica

4. Métodos de Monte Carlo

¿Qué Son los Métodos Monte Carlo?Estimación de la Función de Valor Control Monte Carlo Enfoques de Exploración Control Monte Carlo en la Misma Política Control Monte Carlo Fuera de Política Implementaciones Incrementales Desafío: Métodos de Monte Carlo

5. Aprendizaje por Diferencia Temporal

¿Qué Es el Aprendizaje por Diferencia Temporal?TD(0): Estimación de la Función de Valor SARSA: Aprendizaje TD en Política Q-Learning: Aprendizaje TD Fuera de Política Generalización del Aprendizaje TD Desafío: Aprendizaje por Diferencia Temporal

Desafío: Métodos de Monte Carlo

Desafío

¿Todo estuvo claro?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 4. Capítulo 8

some-alt