Notas sobre aprendizaje por refuerzo (IV): Metodos tabulares. SARSA Y Q-Learning.
Aparte de nuevos conceptos sobre aprendizaje por refuerzo, se habla de los métodos tabulares sin modelo y finaliza esbozando Q-Learning
Inteligencia Artificial: machine learning, deep learning, redes neuronales, sistemas expertos, algoritmos genéticos
Aparte de nuevos conceptos sobre aprendizaje por refuerzo, se habla de los métodos tabulares sin modelo y finaliza esbozando Q-Learning
Hablo de trazas y recompensas en el contexto de modelos de decisión de Markov y aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning).
Recordamos conceptos de aprendizaje por refuerzo y recordamos y visualizamos el aprendizaje en procesos de Markov
Como inicio de una serie dedicada al aprendizaje por refuerzo, en este post explico los Procesos de decisión de Markov
Hablo de robots y cantos de sirena refiriéndome a tres interesantes tendencias: GenAI en control, agentes y robots humanoides.
En este post describo tres posibles opciones para la adopción de modelos de machine learning por parte de las empresas y organizaciones.
Hablo sobre el machine learning y las predicciones, cómo éstas se apoyan en datos del pasado pero se pueden seguir considerando predicciones.
En este post comento cinco diferencias entre el Machine Learning en investigación y Machine learning en producción.
La tecnología supone una forma de externalización para conseguir apalancamiento y con la IA esto se convierte en Apalancamiento cognitivo
Con base en aportaciones filosóficas, se describen siete elementos del juicio humano y se explora si se pueden implementar en máquinas