[AxR] Procesos de decisión de Markov

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  • Опубліковано 14 гру 2024

КОМЕНТАРІ • 9

  • @brunodelacruz42
    @brunodelacruz42 3 роки тому +1

    muy bueno tu explicación, se aprecia tu gran habilidad de enseñanza, gracias.

  • @oscarsanchezjaquero
    @oscarsanchezjaquero Рік тому

    Eres un grande como puede explicar tan bien bro, sigue así se entiende a la perfección.

  • @EnderKira73PC
    @EnderKira73PC 3 роки тому

    En off-policy también entraría aprender con datos obtenidos con versiones antiguas de la política que se está entrenando. Un apunte porque se puede malinterpretar. Buen vídeo!!

  • @PedroRVFG
    @PedroRVFG 2 роки тому +1

    Man eres Dios explicando esto

  • @sergiobogarin3596
    @sergiobogarin3596 4 місяці тому

    pasa el link a el archivo de google colap porfis, solo tengo acceso al blog

  • @tyranny184
    @tyranny184 3 роки тому

    Holaaaaa
    Una pregunta que me recomiendas para poder hacer una red neuronal para que pueda hacer eleccion de botellas, las que no estén llenas esas serían defectuosas o las que estén abolladas pues de igual forma, sería de gran ayuda 🙏🏻🙏🏻

    • @juansensio
      @juansensio  3 роки тому +3

      Hola, para tu caso te recomendaría una red neuronal para clasificación de imágenes, como por ejemplo una red neuronal convolucional. Para ello necesitarías un dataset con ejemplos. En el canal tienes muchos ejemplos de cómo hacer algo similar :)

  • @inchasto
    @inchasto 6 місяців тому

    Primer tutorial que encuentro que usa fondo negro al texto... mis ojos van a poder descansar

  • @juanpablosotobarrera5818
    @juanpablosotobarrera5818 Рік тому

    La ecuación de Bellman parece misteriosa pero no lo es. Se puede usar como "caja negra" pero dificulta entender la variedad de algoritmos y su aplicación al aprendizaje automático. Aconsejo ver la explicación desmenuzada de Bellman en el canal de "Descubriendo la Inteligencia Artificial". Con lo dicho en ambos canales resultará menos misterioso la variedad de algoritmos, los problemas que tienen cada uno ... y entender el cambio de enfoque de machine a deep learning