Aplicación del aprendizaje por refuerzo a datos reales con ejemplos prácticos en Python

Título original:

Applying Reinforcement Learning on Real-World Data with Practical Examples in Python

Contenido del libro:

El aprendizaje por refuerzo es una poderosa herramienta de la inteligencia artificial en la que agentes virtuales o físicos aprenden a optimizar su toma de decisiones para alcanzar objetivos a largo plazo.

Este libro muestra cómo puede adoptarse el aprendizaje por refuerzo en distintas situaciones, como el control de robots, el comercio de acciones, la optimización de la cadena de suministro y el control de plantas.