La reciente cobertura en las enoticias ha puesto de nuevo en cómo los algoritmos de Reinforcement Learning están superando a los professional en juegos de mesa videojuegos。强化学习(aprendizaje por refuerzo) es un área de Machine Learning que permite el uso de intelligence igencia artificial en plicacaciones como los videojuegos, la robótica, el vehículo autónomo, y otras muchas。
Si está interesado en utizar la tecnología de强化学习para su proyecto, pero nunca lo ha utizado antes，¿por dónde comenzar?
Este ebook le ayudará iniciarse en强化学习con MATLAB®y仿金宝app真软件®， través de ejemployers, tutoriales, terminología y access al software de prueba。
Leer este ebook y aprenda清醒:
第一部分:概念básicos y configuración del enterorno
Aprenda los conceptos básicos del Reinforcement Learning y cómo se compara con el diseño de control traditional。Descubra la diferencia entre aprendizaje supervised ado, no supervised ado y Reinforcement Learning, yvea cómo configurar un entorno de aprendizaje en MATL金宝appAB y Simulink。
第二部分:土地结构lógicas补偿系统
Aprenda清醒la exploración y explotación en el强化学习y cómo crear funciones de compensensa。探索不同的opciones para representar políticas, incluendo las redes neuronales y cómo pueden ser utilizadas como proximadores de funciones。
第三部分:Aprendizaje implementación
清醒的Aprenda los不同的提法，包括洛métodos basados en políticas, valores y算法actor-crítico。奥登加más información清醒的洛斯赞成和反对德卡达método de aprendizaje, así como清醒的拉流行ecuación德贝尔曼。最后，我们需要考虑的事情política我们需要解决的问题desafíos我们需要解决的问题técnica。
