Maze Q-Table
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Acerca de esta app
RL Maze Explorer es una plataforma móvil avanzada diseñada para la investigación y la educación en aprendizaje por refuerzo. Esta aplicación permite a los usuarios entrenar agentes inteligentes para navegar en laberintos complejos mediante algoritmos de aprendizaje adaptativo.
🎯 Características principales
• Entorno configurable: Personalice la complejidad del laberinto ajustando el tamaño de los bloques para crear diversos escenarios de entrenamiento.
• Generación dinámica de laberintos: Genere nuevos diseños de laberintos para evitar el sobreajuste y mejorar la generalización del aprendizaje.
• Control interactivo del entrenamiento: Establezca un recuento de episodios personalizado y monitoree el progreso del entrenamiento en tiempo real.
• Visualización del rendimiento: Visualice curvas de aprendizaje detalladas y métricas de rendimiento después del entrenamiento.
🧠 Fundamentos del aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo (RL) es un paradigma de aprendizaje automático donde los agentes aprenden el comportamiento óptimo mediante la interacción con el entorno y la retroalimentación basada en recompensas.
Componentes principales:
Agente: El sistema inteligente que toma decisiones y aprende de la experiencia.
Entorno: El mundo laberíntico en el que el agente opera y explora.
Estado: Posición y situación actual dentro del entorno laberíntico.
Acción: Opciones de movimiento disponibles (arriba, abajo, izquierda, derecha).
Recompensa: Mecanismo de retroalimentación que guía el aprendizaje (positiva para el progreso, negativa para los obstáculos).
🚀 Cómo funciona
La aplicación implementa:
• Explorar entornos laberínticos sistemáticamente.
• Aprender estrategias óptimas de navegación.
• Adaptarse a nuevas configuraciones del laberinto.
• Mejorar el rendimiento mediante entrenamiento iterativo.
Las sesiones de entrenamiento pueden ser computacionalmente intensivas, con una duración que varía según las capacidades del dispositivo y los parámetros seleccionados. El proceso de aprendizaje se visualiza mediante gráficos de rendimiento completos que registran la mejora del agente a lo largo del tiempo.
Esta plataforma sirve como herramienta educativa para comprender los conceptos de aprendizaje por refuerzo.
🎯 Características principales
• Entorno configurable: Personalice la complejidad del laberinto ajustando el tamaño de los bloques para crear diversos escenarios de entrenamiento.
• Generación dinámica de laberintos: Genere nuevos diseños de laberintos para evitar el sobreajuste y mejorar la generalización del aprendizaje.
• Control interactivo del entrenamiento: Establezca un recuento de episodios personalizado y monitoree el progreso del entrenamiento en tiempo real.
• Visualización del rendimiento: Visualice curvas de aprendizaje detalladas y métricas de rendimiento después del entrenamiento.
🧠 Fundamentos del aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo (RL) es un paradigma de aprendizaje automático donde los agentes aprenden el comportamiento óptimo mediante la interacción con el entorno y la retroalimentación basada en recompensas.
Componentes principales:
Agente: El sistema inteligente que toma decisiones y aprende de la experiencia.
Entorno: El mundo laberíntico en el que el agente opera y explora.
Estado: Posición y situación actual dentro del entorno laberíntico.
Acción: Opciones de movimiento disponibles (arriba, abajo, izquierda, derecha).
Recompensa: Mecanismo de retroalimentación que guía el aprendizaje (positiva para el progreso, negativa para los obstáculos).
🚀 Cómo funciona
La aplicación implementa:
• Explorar entornos laberínticos sistemáticamente.
• Aprender estrategias óptimas de navegación.
• Adaptarse a nuevas configuraciones del laberinto.
• Mejorar el rendimiento mediante entrenamiento iterativo.
Las sesiones de entrenamiento pueden ser computacionalmente intensivas, con una duración que varía según las capacidades del dispositivo y los parámetros seleccionados. El proceso de aprendizaje se visualiza mediante gráficos de rendimiento completos que registran la mejora del agente a lo largo del tiempo.
Esta plataforma sirve como herramienta educativa para comprender los conceptos de aprendizaje por refuerzo.
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John Joseph Lane
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