Reinforcement Learning es una técnica de Machine Learning en la que un agente informático aprende a realizar una tarea mediante interacciones repetidas de prueba y error con un entorno.
Este e-book ayuda a familiarizarse con Reinforcement Learning. Explica la terminología y proporciona ejemplos, tutoriales y acceso a software de prueba. Cubre todo lo que necesita saber, desde estructuras de recompensas y políticas hasta entrenamiento y despliegue.
Aprenderá:
- Conceptos básicos de problemas de Reinforcement Learning y cómo se diferencia de las técnicas de control tradicionales
- Diferentes tipos de algoritmos de entrenamiento, métodos actor-crítico, basados en políticas y basados en valor
- Ventajas y desventajas de cada método de entrenamiento, que incluye la ecuación de Bellman para el aprendizaje Q
- Diferencia entre aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y Reinforcement Learning
- Qué considerar antes de desplegar una política entrenada, así como los desafíos y desventajas de esta técnica
