🤖 The Little Book of Reinforcement Learning es una introducción breve al aprendizaje por refuerzo, desde los conceptos básicos hasta algoritmos aplicados.
El repositorio acompaña el libro con implementaciones en PyTorch de los algoritmos explicados, desde métodos Monte Carlo hasta PPO. También incluye material suplementario con explicaciones detalladas y demostraciones rigurosas de algoritmos de programación dinámica.
En este paradigma, un agente interactúa con un entorno, observa estados, elige acciones y recibe recompensas. Con el tiempo aprende una política que maximiza la recompensa acumulada, equilibrando explorar opciones nuevas y aprovechar lo que ya funciona.
📘 La propuesta es útil para quien quiere conectar la teoría con código ejecutable. El libro se distribuye con licencia Creative Commons BY-SA 4.0 para usos no comerciales.
💡 Explicación en pocas palabras#
Aprender por refuerzo es como entrenar a un jugador mediante premios y penalizaciones. El agente prueba acciones, observa sus consecuencias y ajusta su estrategia. La recompensa no dice exactamente qué hacer: indica qué tan buena fue la decisión y obliga al sistema a aprender por experiencia.
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