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La introducción más RÁPIDA al Aprendizaje por Refuerzo en internet

Gonkee

El aprendizaje por refuerzo es un campo del aprendizaje automático que se ocupa de cómo un agente debe tomar acciones de la manera más óptima en un entorno. Creo que este campo de estudio será muy importante en las próximas décadas, así que aquí estoy tratando de hacer que el conocimiento sea más accesible.

Patreon: https://www.patreon.com/Gonkee

Recursos:

Aprendizaje por Refuerzo: Una Introducción (libro de texto) - http://incompleteideas.net/book/the-book-2nd.html

Sitio web de OpenAI Spinning Up - https://spinningup.openai.com/en/latest/index.html

Subreddit de RL - https://www.reddit.com/r/reinforcementlearning/

Artículos:

El Aprendizaje por Refuerzo Profundo Aún No Funciona - https://www.alexirpan.com/2018/02/14/rl-hard.html

Artículo sobre experimentos con monos (diferencia temporal y dopamina) - https://doi.org/10.1126/science.275.5306.1593

Artículo de 2008 sobre actor-crítico y el estriado - https://doi.org/10.3389/neuro.01.014.2008

Algoritmos/artículos interesantes:

MuZero - https://deepmind.google/discover/blog/muzero-mastering-go-chess-shogi-and-atari-without-rules/

DreamerV3 - https://danijar.com/project/dreamerv3/

Robot bola-en-la-taza - https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5152577

Aprendizaje Inverso Q - https://div99.github.io/IQ-Learn/

00:00 - Introducción

04:27 - Procesos de Decisión de Markov

16:37 - Ejemplo de Rejilla + Monte Carlo

36:22 - Diferencia Temporal

50:54 - Redes Neuronales Q Profundas

58:45 - Gradientes de Política

1:12:06 - Neurociencia

1:20:24 - Limitaciones y Direcciones Futuras

1:31:57 - Conclusión

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