Diseño, entrenamiento e implementación de agentes inteligentes mediante Aprendizaje por Refuerzo y Deep Q-networks

Abstract

Los agentes inteligentes entrenados mediante modelos de inteligencia artificial son capaces de comportarse de una u otra manera dependiendo de la situación (se busca que estos actúen “inteligentemente”, como su nombre lo indica). Son utilizados para realizar de manera más eficiente diversas funciones de tal forma que se desempeñen en las mismas mejor que como lo haría una persona. Para ello es necesario entrenar a dichos agentes de tal manera que aprendan a actuar adecuadamente acorde a la situación dependiendo de la labor que tengan que realizar. En el ámbito de la inteligencia artificial se puede recurrir a una gran variedad de paradigmas para entrenar modelos, para el desarrollo del trabajo se utilizará el Aprendizaje por Refuerzo con el propósito de entrenar adecuadamente agentes inteligentes capaces de aprender de sus errores y tomar mejores decisiones a futuro, con el objetivo de adquirir la mayor recompensa posible, la cual se obtiene cuando el agente se desempeña adecuadamente en su labor.