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.
El 'credit scoring' es un sistema que sirve para calificar créditos e intentar automatizar, con ello, la toma de decisiones a la hora de p [...]
Leer más »La moda que viene de USA y obligará a incorporar la IA en el proceso Seguramente hace poco tiempo que hemos empezado a escuchar un nuevo concepto en [...]
Leer más »Es de vital importancia comprender, identificar y satisfacer las necesidades de los clientes. De este modo, nuestro negocio podrá ofrecer productos y [...]
Leer más »El auge de la Inteligencia Artificial (IA) en los negocios está muy de actualidad. Su uso se está extendiendo y está cambiando, incluso, los modelo [...]
Leer más »