Aprendizaje por Refuerzo: De AlphaGo a AlphaGo Zero
2025-03-26
Este artículo proporciona una visión general completa del aprendizaje por refuerzo (RL), comenzando con la cautivadora historia de AlphaGo derrotando a campeones humanos de Go. Explica los conceptos centrales de RL, como MDP, ecuaciones de Bellman, programación dinámica, métodos de Monte Carlo, aprendizaje TD (SARSA, Q-learning, DQN), métodos de gradiente de política (REINFORCE, Actor-Critic, A3C) y estrategias evolutivas. El artículo profundiza en los detalles de cada algoritmo, utilizando AlphaGo Zero como un estudio de caso convincente para ilustrar las aplicaciones prácticas de RL y su poder para resolver problemas complejos.
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