Reinforcement Learning con Deep Q-networks y Policy gradients
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El concepto de Inteligencia Artificial se ha instalado en nuestro día a día. Cada vez son más las noticias sobre modelos basados en Inteligencia Artificial capaces de resolver problemas adquiriendo niveles similares a los seres humanos.Este es el caso de AlphaGo, los modelos sobre juegos de Atari, etc. en los que el factor común en todos ellos es el aprendizaje por refuerzo.
[IMPORTANTE] Para formalizar tu registro por favor inscríbete al meetup a través de eventbrite: https://www.eventbrite.es/e/entradas-reinforcement-learning-con-deep-q-networks-y-policy-gradients-46794677139
En este meetup Gabriel Muñoz y David Suárez, Data Scientists en Terminus7 e Intelygenz, nos introducirán en este tipo de aprendizaje. Llevándonos desde el estado del arte del Reinforcement Learning a dos de sus algoritmos más conocidos y exitosos: Deep Q-networks y Policy gradients.
Además, finalizarán el meetup con un ejemplo práctico de una implementación de Deep Q-networks sobre juegos de Atari. ¡Te esperamos!
Reinforcement Learning con Deep Q-networks y Policy gradients