Cómo los agentes de exploración como Q-Learning, UCB y MCTS aprenden de forma colaborativa estrategias inteligentes de resolución de problemas en entornos de cuadrícula dinámica
En este tutorial, exploramos cómo las estrategias de exploración dan forma a la toma de decisiones inteligente a través de la resolución de problemas basada en agentes. Creamos y entrenamos a tres agentes, Q-Learning con exploración épsilon, Upper Confidence Bound (UCB) y Monte Carlo Tree Search (MCTS), para navegar en un mundo en red y […]