Q-learning en el entrenamiento de bots para videojuegos

Ponente(s): Tomás Pérez Becerra

En esta ponencia se explora el algoritmo de Q-Learning, una técnica fundamental del aprendizaje por refuerzo, a través del mundo de los videojuegos. Mostraremos cómo un agente puede aprender estrategias óptimas simplemente interactuando con el entorno de juego, sin necesidad de reglas explícitas. Usaremos ejemplos prácticos en juegos para ilustrar conceptos como la función Q, la exploración vs. explotación y la convergencia del aprendizaje. Ideal para quienes desean entender el machine learning de manera visual, entretenida y accesible.