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Hola a todos

Además del aprendizaje supervisado y no supervisado hay otro tipo de aprendizaje llamado "Aprendizaje por Refuerzo". ( RL - Por sus siglas en inglés , Reinforcement Learning ).

El objetivo de RL es obtener conocimiento en el tiempo mediante la prueba y el error. Al día de hoy hay muchos algoritmos que aplican RL para resolver problemás que involucren aprendizaje.

Les dejo el siguiente enlace https://web.stanford.edu/class/psych209 ... k2ndEd.pdf del libro "Reinforcement Learning: An introduction" de Sutton y Barto.

Gracias!

Les dejo otros enlaces de lectura recomendada para Aprendizaje Máquina.

• Bishop, C. M. (2006). Pattern recognition and machine learning. Springer.
  https://www.microsoft.com/en-us/researc ... g-2006.pdf

• Smola, A., & Vishwanathan, S. V. N. (2008). Introduction to machine learning. Cambridge University Press. 2008
  http://alex.smola.org/drafts/thebook.pdf

• Levy, R. (2012). Probabilistic Models in the Study of Language.
  https://www.mit.edu/~rplevy/pmsl_textbo ... _draft.pdf

Los siguiente enlances son para Aprendizaje profundo

• Aston Zhang et al. Dive into Deep Learning, 2021
  https://d2l.ai/index.html

• François Fleuret. The Little Book of Deep Learning, 2023.
  https://fleuret.org/public/lbdl.pdf

• Ian Goodfellow et al. Deep Learning. MIT Press, 2016
  https://www.deeplearningbook.org/

• Kevin P. Murphy. Probabilistic Machine Learning: An Introduction. MIT Press, 2022
  https://probml.github.io/pml-book/book1.html

• Kevin P. Murphy. Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics. MIT Press, 2023
  https://probml.github.io/pml-book/book2.html

• Michael Nielsen. Neural Networks and Deep Learning. 2019.
  http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html