Notas sobre el aprendizaje por refuerzo (V): deep reinforcement learning
En este post explico cuándo se usa deep learning en aprendizaje por refuerzo dando lugar al deep reinforcement learning.
Inteligencia Artificial: machine learning, deep learning, redes neuronales, sistemas expertos, algoritmos genéticos
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
Notas sobre aprendizaje por refuerzo (III): recompensas, trazas y valores
Hablo de trazas y recompensas en el contexto de modelos de decisión de Markov y aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning).
Notas sobre aprendizaje por refuerzo (II): Visualizando el aprendizaje en procesos de Markov
Recordamos conceptos de aprendizaje por refuerzo y recordamos y visualizamos el aprendizaje en procesos de Markov
Notas sobre aprendizaje por refuerzo (I): Procesos de decisión de Markov
Como inicio de una serie dedicada al aprendizaje por refuerzo, en este post explico los Procesos de decisión de Markov
Los robots, el inicio de curso y los cantos de sirena
Hablo de robots y cantos de sirena refiriéndome a tres interesantes tendencias: GenAI en control, agentes y robots humanoides.
Tres enfoques para la adopción de modelos de machine learning
En este post describo tres posibles opciones para la adopción de modelos de machine learning por parte de las empresas y organizaciones.
Sobre el machine learning y las predicciones
Hablo sobre el machine learning y las predicciones, cómo éstas se apoyan en datos del pasado pero se pueden seguir considerando predicciones.
Machine Learning en producción: diferencias con la investigación
En este post comento cinco diferencias entre el Machine Learning en investigación y Machine learning en producción.
Apalancamiento cognitivo
La tecnología supone una forma de externalización para conseguir apalancamiento y con la IA esto se convierte en Apalancamiento cognitivo