Aprendizaje por refuerzo: Dominando la toma de decisiones inteligente para máquinas autónomas

En el campo de la robótica, que evoluciona rápidamente, el aprendizaje por refuerzo se erige como uno de los métodos más prometedores para construir sistemas autónomos. Este libro, Reinforcement Learning, ofrece una exploración en profundidad de esta poderosa técnica, guiando a los lectores a través de sus principios fundamentales hasta sus últimos avances. Perfecto para profesionales, estudiantes de posgrado y entusiastas por igual, este libro ofrece un enfoque detallado pero accesible para comprender el aprendizaje por refuerzo en el contexto de la robótica

Aprendizaje por refuerzo-presenta el concepto central del aprendizaje por refuerzo, enfatizando su papel en los sistemas autónomos

Proceso de decisión de Markov-explica el marco matemático para la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre, una base clave para el aprendizaje por refuerzo

Aprendizaje por diferencia temporal-explora métodos para aprender de la experiencia sin necesidad de un modelo del entorno

Ecuación de Bellman-analiza la relación recursiva crítica que subyace a muchos algoritmos de aprendizaje por refuerzo

Qlearning-se centra en un algoritmo de aprendizaje por refuerzo fuera de política que aprende acciones óptimas sin un modelo del entorno

Multiarmed bandit-cubre un problema de aprendizaje de refuerzo más simple que modela la toma de decisiones en entornos inciertos

Proceso de decisión de Markov parcialmente observable-amplía los procesos de decisión de Markov tradicionales al incorporar estados ocultos

Índice de Gittins-presenta una estrategia para equilibrar la exploración y la explotación en problemas de multiarmed bandit

Estado-acción-recompensa-estado-acción-profundiza en los patrones temporales en el aprendizaje de refuerzo que informan las estrategias de toma de decisiones

Función protovalor-explora métodos para aproximar funciones de valor, lo que ayuda a la eficiencia del aprendizaje

Construcción automática de funciones base-se centra en métodos automáticos para construir características para mejorar la eficiencia del aprendizaje

Teoría de juegos de campo medio-analiza un marco para modelar interacciones en sistemas multiagente a gran escala

Búsqueda de rutas multiagente-presenta algoritmos para coordinar múltiples agentes para llegar a sus destinos de manera eficiente

Modelfree (reinforcement learning)-analiza métodos que no dependen de un modelo del entorno para aprender

Deep reinforced learning-combina el aprendizaje profundo y el aprendizaje de refuerzo para manejar entornos complejos y de alta dimensión

Multiagent reinforced learning-se centra en estrategias para aprender en entornos con múltiples agentes que interactúan

Selfplay-explora el concepto de los agentes que aprenden a través de la competencia consigo mismos, un componente crítico de las estrategias de aprendizaje avanzadas

Optimización de políticas proximales-presenta un algoritmo para optimizar políticas en el aprendizaje de refuerzo con estabilidad y rendimiento mejorados

Dilema de exploración-explotación-analiza el desafío fundamental de equilibrar la exploración de nuevas estrategias con la explotación de las conocidas

Aprendizaje de refuerzo a partir de la retroalimentación humana-examina métodos para mejorar el aprendizaje de refuerzo utilizando la participación humana

Aprendizaje por imitación-se centra en técnicas en las que los agentes aprenden imitando las acciones de expertos humanos

El aprendizaje por refuerzo no es solo una guía técnica, sino un recurso esencial para comprender cómo los sistemas autónomos pueden adaptarse y tomar decisiones en una amplia variedad de entornos.

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