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Revisiones para una educación proyectual contemporánea: situada, apropiada y sostenible
A&P ContinuidadEl trabajo se presenta como una indagación descriptiva-interpretativa en el campo de la educación proyectual contemporánea, a fin de reflexionar sobre los saberes y cualidades pertinentes a desarrollos formativos situados, apropiados y sostenibles. Para
Lucas Gast´ón Rodriguez
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Plataforma de recomendación con aprendizaje por refuerzo
, 2019 Actualmente, con el desarrollo tecnológico que estamos viviendo, la cantidad de información con la que los sistemas informáticos trabajan es cada vez mayor, por lo que necesitamos mecanismos que sean capaces de filtrarla y ofrecérnosla. Es ahí donde entran los sistemas de recomendación, los cuales son capaces de realizar esas acciones.
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Aprendizaje profunda por refuerzo para clasificación de imágenes
, 2021 [Resumen]: La tecnología ligada a la Inteligencia Artificial está viviendo un enorme desarrollo en los últimos tiempos. Una de las áreas donde los avances han sido más notables es el reconocimiento de imágenes. El desarrollo de redes neuronales muy profundas permite alcanzar precisiones superiores a las de los propios humanos.
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Gerencia educativa: Intervención y recopilación de datos en el aprendizaje de las ciencias naturales
Revista Venezolana de GerenciaEn el contexto de la transformación digital en la educación superior, la analítica del aprendizaje constituye un componente transformador del rendimiento académico.
Elizabeth Esther Vergel-Parejo +2 more
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Controlador por aprendizaje reforzado para un péndulo con rueda inercial experimental
Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAIEn este artículo se aborda el control de estabilización de un péndulo invertido con rueda inercial mediante el diseño de dosenfoques de control. Por un lado, se implementa un controlador convencional que utiliza el Regulador Cuadrático Lineal (LQR,por ...
Antonio Concha-Sánchez +4 more
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, 2022 [ES] Se comparará la eficiencia, ventajas y desventajas, de diferentes algoritmos de aprendizaje por refuerzo ("reinforcement learning", RL), tales como el refuerzo basado en modelo (model-based RL), el refuerzo sin modelo (model-free RL), el refuerzo híbrido (que surge de combinar los algoritmos con y sin modelo, hybrid model RL) y una alternativa a ...
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Modelo de clasificación para la deserción estudiantil en las universidades públicas del Perú
Revista de Ciencias SocialesLas tecnologías de información y comunicación cumplen un rol relevante en los diferentes campos del conocimiento, actualmente existe mayor capacidad para identificar patrones y anomalías en los datos de una organización utilizando la inteligencia ...
Henry Villarreal-Torres +3 more
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Aprendizaje por refuerzo relacional con acciones continuas
, 2009 El Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning, RL) es una técnica muy utilizada para el aprendizaje de tareas en robótica. Esto se debe, principalmente, a que permite a los agentes o robots generar políticas de control a través de interacciones de prueba y error con el ambiente en el cual se encuentran estos robots y a que no se requiere un ...
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Negociación algorítmica de acciones por medio de aprendizaje por refuerzo profundo
, 2021 ilustraciones, gráficos, tablas Este trabajo de grado tiene como finalidad explorar la utilización de series de tiempo financieras sintéticas generadas por un modelo de Redes Neuronales Generativas Adversarias (GAN por sus siglas en inglés) para entrenar un algoritmo de Aprendizaje Profundo Q Por Refuerzo que ejecute acciones de compra y venta para un ...
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Aprendizaje por refuerzo en secuencias de problemas de asignación
AGRADECIMIENTOSTrabajo financiado por el proyecto del Ministerio IRIS PID2021-122812OB-I00 (fondos FEDER), el proyecto financiado por la Unión Europea DAEMON H2020-101017109; Ministerio de Ciencia e Innovación y fondos FEDER, Junta de Andalucía y Universidad de Málaga a través de los proyectos PID2021-122381OB-I00 y UMA20-FEDERJA-065.
Mandow, Lawrence +2 more
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