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Aprendizaje por Refuerzo: Una Introducción Suave y Aplicación Industrial
Explora los principios del aprendizaje por refuerzo y su aplicación en el mundo real en los sistemas sifónicos de drenaje de techos, reduciendo las tasas de fallos en un 70% para edificios grandes durante lluvias intensas.
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Resumen
Explora los principios del aprendizaje por refuerzo y su aplicación en el mundo real en los sistemas sifónicos de drenaje de techos, reduciendo las tasas de fallos en un 70% para edificios grandes durante lluvias intensas.
Programa de estudio
- Introducción al Aprendizaje por Refuerzo (RL)
- Fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo
- Algoritmos de RL
- Conceptos Avanzados de RL
- Estudio de Caso: Sistemas de Drenaje de Techo Sifónicos
- Implementación Práctica
- Desafíos y Direcciones Futuras
- Conclusión
- Recursos Adicionales
Definición y conceptos clave
Diferencia entre aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
Contexto histórico y momentos de avance
Componentes clave: agentes, entornos, estados, acciones y recompensas
El Proceso de Decisión de Markov (MDP)
Funciones de valor: funciones de valor de estado y de valor de acción
Representaciones de políticas y mejora
Métodos basados en modelos vs. libres de modelos
Programación dinámica
Métodos de Monte Carlo
Aprendizaje por Diferencia Temporal
Resumen de Q-learning y SARSA
Aprendizaje profundo por refuerzo y redes neuronales
Métodos de gradiente de política
Modelos actor-crítico
Compensación entre exploración y explotación
Introducción al drenaje sifónico
Planteamiento del problema: reducción de la tasa de fallos durante lluvias intensas
Aplicación de RL para optimizar los sistemas sifónicos
Análisis de resultados: logrando una reducción del 70% en la tasa de fallos
Selección del entorno y herramientas de RL adecuados
Configuración de simulaciones para aplicaciones industriales
Entrenamiento de modelos de RL para sistemas del mundo real
Escalabilidad y límites computacionales
Consideraciones éticas en las aplicaciones de RL
Tendencias futuras y posibles avances en la tecnología de RL
Revisión de conceptos clave y aprendizajes
Discusión sobre el impacto del RL en varias industrias
Proyecto final y evaluación
Lecturas recomendadas
Tutoriales y herramientas en línea
Foros comunitarios y conferencias
Asignaturas
Charlas de Conferencia