Aprendizaje por refuerzo guiado por retroalimentación humana
Resumen En qué punto está
DeepMind y OpenAI han publicado métodos para entrenar agentes de aprendizaje por refuerzo usando retroalimentación humana no experta en lugar de funciones de recompensa explícitas. El primer trabajo muestra que 30 minutos de comparaciones de comportamientos por parte de usuarios sin experiencia técnica bastan para enseñar tareas complejas. El segundo, ReQueST de DeepMind, aborda el problema de la exploración segura generando comportamientos sintéticos simulados para evitar visitar estados inseguros durante el entrenamiento. Ambas técnicas se validaron en entornos de videojuegos y simulaciones robóticas.
Resumen generado mediante IA a partir de las 2 noticias de la historia. Última actualización: 7 sep.
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