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Aprendizaje por refuerzo: Qwik Start

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Aprendizaje por refuerzo: Qwik Start

1 hora 5 créditos

GSP691

Labs de autoaprendizaje de Google Cloud

Descripción general

Introducción

Al igual que muchas otras áreas de investigación del aprendizaje automático, el aprendizaje por refuerzo (RL) está evolucionando a toda velocidad. Tal como hicieron en otras áreas de investigación, los investigadores están aprovechando el aprendizaje profundo para obtener resultados de vanguardia.

En concreto, el aprendizaje por refuerzo superó significativamente el rendimiento de técnicas de AA previas en el ámbito de los juegos: logró un rendimiento a nivel humano, incluso el mejor del mundo, en Atari; derrotó al campeón humano de Go, y está obteniendo resultados prometedores en juegos más complejos, como Starcraft II.

En este lab, aprenderá los conceptos básicos del aprendizaje por refuerzo mediante la compilación de un juego sencillo, que se modeló a partir de una muestra proporcionada por OpenAI Gym.

Objetivos

En este lab, aprenderá a hacer lo siguiente:

  • Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje por refuerzo
  • Crear un notebook de TensorFlow 2.1 en AI Platform
  • Clonar el repositorio de muestra desde el repositorio training-data-analyst que se encuentra en GitHub
  • Leer, comprender y ejecutar los pasos que figuran en el notebook

Cuando esté listo, desplácese hacia abajo y siga los pasos que se muestran a continuación para configurar su entorno de lab.

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  • El contenido se presenta de a poco para que pueda aprender a su propio ritmo.
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