Notas sobre el aprendizaje por refuerzo (VI): los tres retos del deep reinforcement learning
Comento tres retos del deep reinforcement learning a que se tiene que enfrentar para conseguir buenos resultados.
Tecnologías digitales. Tendencias tecnológicas. Estándares. Personajes.
Comento tres retos del deep reinforcement learning a que se tiene que enfrentar para conseguir buenos resultados.
En este post explico cuándo se usa deep learning en aprendizaje por refuerzo dando lugar al deep reinforcement learning.
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
Reseña del libro ‘Cuando fuimos jóvenes’ de Martiniano Mallavibarrena, historia de la tecnología digital en el ultimo cuarto del siglo XX.
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.