Reducción de Tiempos de Entrenamiento de Algoritmos de Aprendizaje de Máquina a través de Tutoría por parte de un Experto Externo

Este proyecto de grado presenta el planteamiento e implementación de una política de aprendizaje para redes neuronales, basándose y refinando técnicas ya existentes entrenado mediante experiencias de un agente externo (experto), tomando como referencia una arquitectura de red neuronal convolucional. Se detalla el proceso de selección del ambiente problemático, la arquitectura y el paradigma seleccionado. Así mismo, se realizan pruebas múltiples para confirmar el desempeño. Se entrenan con distintas políticas de entrenamiento. Finalmente se evalúa el rendimiento de las distintas políticas entrenado con respecto a una política base \textit{exploración/explotación}. Como producto final se presenta: el dataset experto de referencia, un repositorio con los programas realizados para el desarrollo junto a la implementación de la política.

• Autores: Salazar Villareal, Carlos Enrique
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad Santo Tomás
• Repositorio: Repositorio Institucional USTA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.usta.edu.co:11634/52386
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11634/52386
• Palabra clave: Artificial Intelligence; Learning Policies; Imitation Learning; Reinforcement Learning; Expert Learning; Ingeniería Electrónica; Teología; Tendencia de la Investigación; Inteligencia Artificial; Políticas de Aprendizaje; Aprendizaje por Imitación; Aprendizaje por Refuerzo; Aprendizaje por Experto
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