El APRENDIZAJE POR REFUERZO: la guía DEFINITIVA

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En este video les traigo una guía definitiva del Aprendizaje por Refuerzo, una de las áreas más prometedoras del Machine Learning, con el potencial de crear máquinas o agentes inteligentes, capaces de realizar tareas de forma muy parecida a como lo hacemos nosotros los humanos.

Primero, a través de ejemplos entenderemos el significado y los elementos básicos de un sistema de aprendizaje reforzado (agente, entorno, estado, acción y recompensa). Luego veremos los dos algoritmos que son los pilares fundamentales del aprendizaje por refuerzo: el Q-learning y la política de gradientes. Veremos algunas de sus desventajas y luego analizaremos cómo el Machine Learning, y en particular las redes neuronales, han permitido lograr grandes avances en el campo del aprendizaje por refuerzo, algo que se conoce como Aprendizaje Reforzado Profundo (Deep Reinforcement Learning).

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Soy Miguel Sotaquirá, el creador de Codificando Bits. Tengo formación como Ingeniero Electrónico, y un Doctorado en Bioingeniería, y desde el año 2017 me he convertido en un apasionado por el Machine Learning y el Data Science, y en la actualidad me dedico por completo a divulgar contenido y a brindar asesoría a personas y empresas sobre estos temas.

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