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Archivos de etiqueta: Deep Learning

meta aprendizaje

Notas sobre aprendizaje por refuerzo (y XV): meta aprendizaje

Inteligencia Artificial, TECNOLOGÍA DIGITALPor Ignacio G.R. Gavilán4 febrero, 2025Deja un comentario

En este post se presentan dos formas de reutilización del conococimiento en deep learning: el transfer learning y el meta aprendizaje.

aprendizaje jerárquico

Notas sobre aprendizaje por refuerzo (XIV): aprendizaje jerárquico

Inteligencia Artificial, TECNOLOGÍA DIGITALPor Ignacio G.R. Gavilán20 enero, 20251 comentario

Abordamos el aprendizaje jerárquico, es decir la descomposición de un problema en sub-problemas y el aprendizaje de cómo realizar cada una.

sistemas multi-agente

Notas sobre aprendizaje por refuerzo (XIII): sistemas multi-agente

Inteligencia Artificial, TECNOLOGÍA DIGITALPor Ignacio G.R. Gavilán16 diciembre, 20241 comentario

Hablamos de sistemas multi-agente, donde tienen cabida enfoques competitivos y colaborativos y que constituye un campo de investigación.

autoaprendizaje

Notas sobre aprendizaje por refuerzo (XII): autoaprendizaje y el caso de AlphaGo y AlphaZero

Inteligencia Artificial, TECNOLOGÍA DIGITALPor Ignacio G.R. Gavilán9 diciembre, 20241 comentario

En este post hablamos del aprendizaje por refuerzo para casos con dos agentes y explicamos el muy interesante concepto de autoaprendizaje.

métodos basados en modelo

Notas sobre aprendizaje por refuerzo (XI): métodos basados en modelo

Inteligencia Artificial, TECNOLOGÍA DIGITALPor Ignacio G.R. Gavilán25 noviembre, 20241 comentario

Avanzando en la revisión del aprendizaje por refuerzo, en este post se revisan brevemente los métodos basados en modelo

locomoción de robots

Notas sobre aprendizaje por refuerzo (X): locomoción de robots

Inteligencia Artificial, TECNOLOGÍA DIGITALPor Ignacio G.R. Gavilán13 noviembre, 20241 comentario

El aprendizaje por refuerzo, en la situación de problemas continuos y métodos basados en políticas, puede usarse en locomoción de robots.

aprendizaje de políticas

Notas sobre aprendizaje por refuerzo (IX): aprendizaje de políticas y el ascenso de gradiente

Inteligencia Artificial, TECNOLOGÍA DIGITALPor Ignacio G.R. Gavilán31 octubre, 20241 comentario

Hablamos del aprendizaje de políticas en el caso del deep reinforcement learning en problemas continuos y revisamos el ascenso de gradiente.

Problemas continuos de aprendizaje por refuerzo

Notas sobre aprendizaje por refuerzo (VIII): problemas continuos y métodos basados en políticas

Inteligencia Artificial, TECNOLOGÍA DIGITALPor Ignacio G.R. Gavilán23 octubre, 20242 Comentarios

En este post presentamos los Problemas continuos de aprendizaje por refuerzo, sus particularidad, ideas principales y campos de aplicación.

Deep Q-Network

Notas sobre aprendizaje por refuerzo (VII): El triunfo del algoritmo DQN (Deep Q-Network)

Inteligencia Artificial, TECNOLOGÍA DIGITALPor Ignacio G.R. Gavilán16 octubre, 20241 comentario

Se comenta cómo el deep learning supero sus retos para ser aplicado en aprendizaje por refuerzo, con el éxito de Deep Q-Network

retos del deep reinforcement learning

Notas sobre el aprendizaje por refuerzo (VI): los tres retos del deep reinforcement learning

Inteligencia Artificial, TECNOLOGÍA DIGITALPor Ignacio G.R. Gavilán9 octubre, 20243 Comentarios

Comento tres retos del deep reinforcement learning a que se tiene que enfrentar para conseguir buenos resultados.

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