Aprendizaje por Refuerzo en Python

Domina los fundamentos del aprendizaje por refuerzo (RL) y descubre cómo construir modelos para navegar por entornos complejos que suelen encontrarse en robótica y videojuegos.Si eres nuevo en el aprendizaje por refuerzo o quieres especializarte en el aprendizaje por refuerzo como rama del aprendizaje automático, éste es un lugar ideal para empezar.Empezarás aprendiendo los conceptos básicos del aprendizaje por refuerzo, como los procesos de decisión de Markov, los equilibrios exploración/explotación y los algoritmos de programación dinámica. Aprenderás a aplicar Q-learning, SARSA y otros métodos para navegar por cordilleras y lagos helados desde la biblioteca del Gimnasio.Fusionarás el aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo y descubrirás el aprendizaje por refuerzo profundo, que puede utilizarse para entrenar agentes que naveguen por entornos muy complejos con poca supervisión.Por el camino, aplicarás estas técnicas para abordar proyectos del mundo real, como la optimización de rutas de taxi y la simulación de operaciones bursátiles.Con estas herramientas de aprendizaje por refuerzo a mano, estás preparado para empezar a abordar una nueva y emocionante aplicación del aprendizaje por refuerzo: el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF). El RLHF se puede utilizar para mejorar los resultados del LLM entrenando la respuesta humana a sus respuestas.¡Comienza hoy mismo tu viaje por el aprendizaje reforzado!