Aprendizaje por refuerzo, poco a poco

Los agentes de aprendizaje por refuerzo han demostrado logros notables en entornos simulados. Sin embargo, la eficiencia de los datos impide significativamente trasladar este éxito a entornos reales. El diseño de agentes eficientes en datos que aborden este problema requiere una comprensión más profunda de la adquisición y representación de información. Este tutorial ofrece un marco que puede guiar las decisiones de diseño de agentes asociadas. Este marco está inspirado en parte por conceptos de la teoría de la información que ha lidiado con la eficiencia de los datos durante muchos años en el diseño de sistemas de comunicación. En este tutorial, los autores arrojan luz sobre las preguntas de qué información buscar, cómo buscar esa información y qué información retener. Para ilustrar los conceptos, diseñan agentes simples que se basan en ellos y presentan resultados computacionales que resaltan la eficiencia de los datos. Este libro será de interés para estudiantes e investigadores que trabajan en aprendizaje por refuerzo y teóricos de la información que deseen aplicar sus conocimientos de manera práctica a problemas de aprendizaje por refuerzo.

Autor: Xiuyuan Lu, Benjamin Van Roy, Vikranth Dwaracherla
Editorial: Now Publishers
Publicado: 07/11/2023
Páginas: 150
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.49lbs
Tamaño: 9.21h x 6.14w x 0.33d
ISBN13: 9781638282549
ISBN10: 1638282544
Categorías BISAC:
- Computadoras | Teoría de máquinas
- Computadoras | Ciencia de datos | Aprendizaje automático