El aprendizaje por refuerzo profundo (en inglés, deep reinforcement learning) es una técnica de machine learning que combina el aprendizaje por refuerzo con redes neuronales profundas (deep learning).
En el aprendizaje por refuerzo profundo, un agente aprende a tomar decisiones a través de la retroalimentación recibida del entorno, pero en lugar de utilizar técnicas de aprendizaje clásicas, se utiliza una red neuronal profunda para aprender la política de decisión óptima. La red neuronal profunda toma como entrada los datos del entorno y produce como salida la acción que el agente debe tomar en ese momento.
El aprendizaje por refuerzo profundo es una técnica muy poderosa para el aprendizaje de tareas complejas y no estructuradas, como el control de robots o la toma de decisiones en juegos complejos. Además, se ha demostrado que el aprendizaje por refuerzo profundo puede ser utilizado para aprender a jugar juegos de estrategia complejos, como Go o Ajedrez, superando a los mejores jugadores humanos.
Muchas veces nos preguntamos dónde se aplica el Big Data y podemos suponer una gran relevancia de Big Data para los negocios. Esto explica el gran in [...]
Leer más »La Inteligencia Artificial (IA) deriva en una serie de modelos o ramas que se pueden emplear en diferentes ámbitos de la vida de las personas así co [...]
Leer más »En la actualidad, los consumidores de cualquier tipo de producto o servicio se han vuelto exigentes. Hace tiempo que dejó de servirles cualquier cosa [...]
Leer más »Las predicciones de GAMCO apuntan a un aumento de, al menos, un 10% en el porcentaje de la «morosidad en créditos» a particulares durante el próxi [...]
Leer más »