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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)
  • Definición y conceptos clave
    Diferencia entre aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
    Contexto histórico y momentos de avance
  • Fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo
  • 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
  • Algoritmos de RL
  • Métodos basados en modelos vs. libres de modelos
    Programación dinámica
    Métodos de Monte Carlo
    Aprendizaje por Diferencia Temporal
    Resumen de Q-learning y SARSA
  • Conceptos Avanzados de RL
  • Aprendizaje profundo por refuerzo y redes neuronales
    Métodos de gradiente de política
    Modelos actor-crítico
    Compensación entre exploración y explotación
  • Estudio de Caso: Sistemas de Drenaje de Techo Sifónicos
  • 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
  • Implementación Práctica
  • Selección del entorno y herramientas de RL adecuados
    Configuración de simulaciones para aplicaciones industriales
    Entrenamiento de modelos de RL para sistemas del mundo real
  • Desafíos y Direcciones Futuras
  • Escalabilidad y límites computacionales
    Consideraciones éticas en las aplicaciones de RL
    Tendencias futuras y posibles avances en la tecnología de RL
  • Conclusión
  • Revisión de conceptos clave y aprendizajes
    Discusión sobre el impacto del RL en varias industrias
    Proyecto final y evaluación
  • Recursos Adicionales
  • Lecturas recomendadas
    Tutoriales y herramientas en línea
    Foros comunitarios y conferencias

Asignaturas

Charlas de Conferencia