Qué es el Aprendizaje por Refuerzo y cómo se diferencia de otros enfoques del Machine Learning
Cuál es la historia, la evolución y los componentes del Aprendizaje por Refuerzo
A representar problemas de toma de decisiones secuenciales usando los Procesos de Decisión de Markov
A crear entornos de Aprendizaje por Refuerzo para agentes usando los Procesos de Decisión de Markov
Las características generales de los principales enfoques usados en la solución de problemas de Aprendizaje por Refuerzo
¿Qué es el Aprendizaje Reforzado o por Refuerzo?
Ejemplos reales de aplicación del Aprendizaje por Refuerzo
Historia y evolución del Aprendizaje por Refuerzo
Componentes de un sistema de Aprendizaje por Refuerzo
Introducción a los Procesos de Decisión de Markov
Ejemplo 1: un tablero unidimensional
Ejemplo 2: un tablero unidimensional estocástico
Ejemplo 3: el tablero bidimensional estocástico - Entorno y reglas de juego
Ejemplo 3: el tablero bidimensional estocástico - Los estados y la propiedad de Markov
Ejemplo 3: el tablero bidimensional estocástico - Las acciones
Ejemplo 3: el tablero bidimensional estocástico - La función de transición y la recompensa
Ejemplo 3: el tablero bidimensional estocástico - El horizonte
Ejemplo 3: el tablero bidimensional estocástico - El descuento
El objetivo del Agente
La Política
La función estado-valor
La función acción-valor
Las Ecuaciones de Bellman
Cierre del curso
Conocimientos básicos de Álgebra Lineal y Probabilidad y Estadística
Muy buen curso de aprendizaje reforzado. Explicación clara de las bases para esta área de la inteligencia artificial.
Muy buen curso de aprendizaje reforzado. Explicación clara de las bases para esta área de la inteligencia artificial.
Leer menosLas lecciones son muy claras y didacticas, Miguel hace facil lo dificil, hace posible lo imposible para los que nos cuesta un poco mas el proceso de aprendiz...
Leer másLas lecciones son muy claras y didacticas, Miguel hace facil lo dificil, hace posible lo imposible para los que nos cuesta un poco mas el proceso de aprendizaje. Felicitaciones por su capacidad para enseñar.
Leer menosMe parece un muy buen curso para comenzar a entender las bases del aprendizaje por refuerzo. Realmente el profesor explica las cosas de manera muy clara, y h...
Leer másMe parece un muy buen curso para comenzar a entender las bases del aprendizaje por refuerzo. Realmente el profesor explica las cosas de manera muy clara, y hace que los temas, cálculos y formulas de difícil interpretación sean entendibles. Recomendado 100%.
Leer menos¡Realmente muy bien explicados los conceptos básicos, con ejemplos variados de aplicaciones y con un recorrido de la historia del aprendizaje por refuerzo. L...
Leer más¡Realmente muy bien explicados los conceptos básicos, con ejemplos variados de aplicaciones y con un recorrido de la historia del aprendizaje por refuerzo. Luego pasando a explicar de forma muy detallada tanto los conceptos básicos, como los procesos de decisión de Markov. Quizás, estaría bien incluir el concepto de Exploración-Explotación, en este curso básico, solo concepto. Igual viene más adelante en el intermedio. Por último, muy bien explicadas las ecuaciones de valor, estado y acción, y la generalización materializada en las ecuaciones de Bellman. Aquí en esta última parte echo en falta una aplicación de las ecuaciones de Bellman a un ejemplo sencillo, como cuando se desarrollaron las tablas para procesos tabulares en la primera parte. He aprendido mucho y muchísimo ¡Enhorabuena Miguel! Angel
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Miguel Sotaquirá
