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Libros — reinforcement learning

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Algoritmos para la toma de decisiones

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Mykel J. Kochenderfer, Tim A. Wheeler, Kyle H. Wray

Algoritmos y teoría
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Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno. Cuarta edición. Volumen 3. Aprendizaje, percepción y acción

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Стюарт Рассел, Питер Норвиг

Algoritmos y teoría
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Dominando el aprendizaje por refuerzo profundo

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Мигель Моралес

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TensorFlow para Aprendizaje Profundo: Desde Regresión Lineal hasta Aprendizaje por Refuerzo

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Bharath Ramsundar, Reza Bosagh Zadeh

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Aprendizaje por Refuerzo con Open AI, TensorFlow y Keras Usando Python

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Abhishek Nandy, Manisha Biswas

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Grokking Algoritmos de IA, Segunda Edición: Cómo la IA resuelve problemas complejos

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Rishal Hurbans

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Introducción al aprendizaje profundo

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Евгений Черняк

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Redes neuronales y aprendizaje profundo: curso de formación

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Чару Аггарвал

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Aprendizaje automático. Desde los fundamentos hasta modelos avanzados

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Саймон Принс

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Aprendizaje por refuerzo para problemas reales. Un enfoque de ingeniería

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Фил Уиндер

Algoritmos y teoría
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Aprendizaje por Refuerzo 2014 Sutton Barto

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Aprendizaje por Refuerzo: Introducción. Segunda Edición

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Ричард С. Саттон, Эндрю Дж. Барто

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Aprendizaje por Refuerzo con PyTorch: Colección de Recetas

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Юси (Хэйден) Лю

IA y ML
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Algoritmos de toma de decisiones

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Микель Кохендерфер, Тим Уилер, Кайл Рэй

Algoritmos y teoría
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Aprendizaje por refuerzo profundo: teoría y práctica en Python

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Лаура Грессер, Ван Лун Кенг

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Aprendizaje profundo y el juego de Go

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Макс Памперла, Кевин Фергюсон

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Aprendizaje automático probabilístico: introducción

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Кэвин П. Мэрфи

Algoritmos y teoría
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Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos: Fundamentos y Aplicaciones

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Prateek Agrawal, Charu Gupta, Anand Sharma, Vishu Madaan, Nisheeth Joshi

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Aprendizaje Profundo y el Juego de Go

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Max Pumperla, Kevin Ferguson

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Algoritmos de aprendizaje por refuerzo en Python. Descripción y desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial.

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Андреа Лонца

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Aprendizaje por Refuerzo: Teoría e Implementación en Python

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Zhiqing Xiao

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Deep Reinforcement Learning con Python: RLHF para Chatbots y Large Language Models, Segunda Edición

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Nimish Sanghi

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Java Deep Learning Cookbook: Entrena redes neuronales para clasificación, PLN y aprendizaje por refuerzo usando Deeplearning4j

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Rahul Raj

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Aprendizaje Automático, Animado

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Mark Liu

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Algoritmos de Optimización: Técnicas de IA para problemas de diseño, planificación y control

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Alaa Khamis

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Redes Neuronales con TensorFlow y Keras: Entrenamiento, Modelos Generativos y Aprendizaje por Refuerzo

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Philip Hua

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Aprendizaje por Refuerzo para Finanzas: Una Introducción Basada en Python

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Yves Hilpisch

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Introducción al Aprendizaje Automático. Tercera Edición

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Ethem Alpaydın

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IA Aprendizaje Automático Avanzado para Finanzas con Python

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Hayden Van Der Post

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Mecánica Cuántica y Máquinas Bayesianas

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George Chapline

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Grokking algoritmos de inteligencia artificial

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Ришал Харбанс

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Aprendizaje por refuerzo profundo con Python. OpenAI Gym y TensorFlow para profesionales.

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Судхарсан Равичандиран

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