Enseñanza del aprendizaje por refuerzo con un sencillo ejemplo de minimización de funciones

Abstract

[ES] En este trabajo se presenta una sesión a modo de taller orientada al estudiantado universitarios para que entiendan los fundamentos del aprendizaje por refuerzo (RL). Esta técnica de inteligencia artificial no es comúnmente estudiada por su dificultad, por ello se expone una simplificación del RL, que se aplica a la resolución de un problema de optimización. Además se analizará la manera de abordar el problema de optmización como un juego, puesto que este es una aplicación natural del RL.

[EN] This paper presents a practical session for university students to introduce them on the fundamentals of reinforcement learning (RL). The difficulty of this technique means that it is not studied, so a simplification of RL is presented, which is applied to the solution of an optimization problem. In addition to this technique, we study how to approach the optimization problem as a game, since this is a natural application of RL.