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Las matemáticas detrás de Reinforcement Learning

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495 Av. Javier Barros Sierra Park Plaza, 01219 Ciudad de México, CDMX

Ciudad de México, CMX 01219

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Descripción del evento
Daremos una breve introducción a las aplicaciones y a la teoría detrás de Reinforced Learning.

Acerca de este evento

Reinforced Learning es una de las técnicas de Machine Learning que mejores resultados ha obtenido, sus aplicaciones de distinta índole han permeado no solo su campo sino a la sociedad en general. Un ejemplo es la victoria de AlphaGo contra Lee Sedol, considerado uno de los mejores jugadores del mundo, hito comparable con la victoria de Deep Blue contra Kasparov . Tambinén incluiremos algunos ejemplos relacionados con las finanzas como son los algoritmos de trading.

Comenzaremos la plática motivando algunos de los conceptos como lo son las cadenas de Markov con ejemplos concretos, también incluiremos algunas ideas provenientes del Método Monte Carlo.

Para conocer más sobre nosotros visiten www.escuela-bourbaki.com

De 18 a 18 30 horas los invitamos a compartir una cerveza, agua o café con nosotros, la plática comenzará a las 18 30 horas en punto y tendrá una duración de 50 minutos.

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