El aprendizaje por refuerzo es un tipo de algoritmo de aprendizaje automático que busca maximizar un hecho objetivo.
El algoritmo está diseñado para maximizar beneficios y minimizar las sanciones. En lugar de encontrar la manera de responder a todos los escenarios posibles antes de que suceda, el algoritmo es capaz de tomar decisiones en tiempo real y aprender de los éxitos y errores.
Una forma de pensar en el aprendizaje por refuerzo es que es un algoritmo de aprendizaje que se da cuenta de cómo maximizar las recompensas por las acciones que ha tomado.
Un número de diferentes comportamientos se puede aprender de esta manera. Por ejemplo, si queremos un robot para realizar una tarea, podemos programarlo para tratar de aprender por ensayo y error qué acciones producirán la mayoría de la recompensa.
El robot aprenderá de sus errores y seguir intentando diferentes enfoques hasta que haya encontrado la mejor
Aprendizaje por refuerzo práctico con Python: 8 agentes de inteligencia artificial
¡Utilice algoritmos de aprendizaje por refuerzo de vanguardia en entornos como Flappy Bird, Mario, Stocks y mucho más!
¿Para quién es este curso?
- Desarrolladores de Python
- Entusiasta de la codificación
- Personas interesadas en tecnología de vanguardia
Requisitos
- ¡¡Solo Python !!
- Conocer las redes neuronales, pero no es necesario
Lo que aprenderás
- Aprendizaje práctico por refuerzo
- Gimnasios Master Open AI
- Agente Flappy Bird
- Mario Agent
- Agentes de acciones
- Agentes de automóviles
- Agente de Space Invaders
- ¡¡y mucho más!!
- Cree agentes de aprendizaje reforzado en cualquier entorno
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