viernes, 12 de mayo de 2017
Vídeo Nº 172: IA Grafos - Aprendizaje por Refuerzo 04 (Activo Aproximado)
Último vídeo de aprendizaje por refuerzo en el que mejorará lo visto en el vídeo anterior sobre Q-Learning, permitiendo usarlo cuando hay muchos estados y acciones y acelerando además el proceso de aprendizaje. Para ello, en vez de basarse en estados y acciones nos basaremos en propiedades o características inveriantes, definidas mediante funciones de evaluación que se usarán, mediante una suma ponderada, para actualizar los q-valores.
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Muchas gracias, tus videos me ha servido para asentar conceptos que tenía un poco entremezclados. ¡Ánimo con la serie!.
ResponderEliminarmuy interesante y muy buena explicación. excelente
ResponderEliminarConsidero que es un excelente video, muy buena información.
ResponderEliminarConcepto Central:
ResponderEliminarQ-Learning es uno de los algoritmos más conocidos y utilizados en aprendizaje por refuerzo activo. Este enfoque permite a un agente aprender a tomar decisiones óptimas mediante la interacción con un entorno dinámico.
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