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.
La Inteligencia Artificial está transformando la forma en la cual las empresas se relacionan con sus clientes, cómo se gestiona el trabajo, el talen [...]
Leer más »La inteligencia artificial (IA), el Aprendizaje Automático (ML) y el análisis de datos están cambiando rápidamente y teniendo un gran impacto en e [...]
Leer más »La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) son dos de las tecnologías más populares utilizadas para construir sistemas inteli [...]
Leer más »A la hora de conseguir nuevos clientes, todo son alegrías y satisfacción por poder prestarles nuestro servicio o venderles nuestro producto de la me [...]
Leer más »
