El Aprendizaje por Refuerzo (RL) es una rama poderosa del aprendizaje automático enfocada en entrenar agentes inteligentes mediante la interacción con su entorno. En este curso, aprenderás cómo los agentes descubren gradualmente comportamientos efectivos a través de la prueba y el error. Comenzando con conceptos fundamentales como los procesos de decisión de Markov y los bandidos de múltiples brazos, avanzarás por programación dinámica, métodos de Monte Carlo y aprendizaje por diferencia temporal.

Descubra cómo entrenar agentes para tomar decisiones óptimas mediante prueba y error.
Explore los fundamentos de la teoría de aprendizaje por refuerzo.
Obtenga experiencia práctica configurando y ejecutando un entorno Gymnasium.

Domina el equilibrio entre exploración y explotación a través del problema del bandido de varios brazos. Implementación de estimación del valor de acción, métodos ε-greedy, límite superior de confianza y métodos de gradiente-bandido. Evaluación del rendimiento de los algoritmos en tareas simuladas de maximización de recompensas.

Domina la programación dinámica para RL basado en modelos. Descubre cómo las ecuaciones de Bellman pueden utilizarse para evaluar y mejorar políticas. Implementa algoritmos de iteración de políticas y de valores. Explora la iteración generalizada de políticas como base teórica para métodos sin modelo.

Domina los métodos de Monte Carlo para RL sin modelo. Estimación de funciones de valor y derivación de políticas óptimas a partir de episodios completos. Implementación de algoritmos de control Monte Carlo en política y fuera de política. Descubrimiento de estrategias de exploración para optimizar el aprendizaje sin modelo.

Domina el aprendizaje por diferencia temporal para RL sin modelo. Estima funciones de valor a partir de episodios parciales utilizando actualizaciones TD(0). Implementa los algoritmos SARSA en política y Q-Learning fuera de política. Descubre cómo los métodos Monte Carlo y el aprendizaje TD se combinan en n-step TD y TD(λ).

Desafío: Métodos de Monte Carlo

Desafío

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Desafío: Métodos de Monte Carlo

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