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Parte 3: Aprendizaje Automático (Machine Learning), Redes Neuronales y Aprendizaje por Refuerzo

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CLASE EN VIDEO Parte 3 · Aprendizaje Supervisado, No Supervisado, Deep Learning y RL

Parte 3: Aprendizaje Automático (Machine Learning), Redes Neuronales y Aprendizaje por Refuerzo

Comprende los tres paradigmas de aprendizaje (Supervisado, No Supervisado y por Refuerzo), los modelos clásicos (SVM, Random Forest, K-Means, PCA), las Redes Neuronales (MLP, CNN, LSTM) y el control adaptativo mediante Q-Learning y PPO (Sim-to-Real).

APUNTES CLAVE DE LA CLASE SÍNTESIS TÉCNICA
  • Aprendizaje Supervisado (regresión de par inverso, clasificación de fallos con SVM y Random Forest) y No Supervisado (K-Means, PCA, Autoencoders).
  • Anatomía del Perceptrón Multicapa (MLP): producto punto, activación ReLU/Sigmoide y entrenamiento por retropropagación y descenso de gradiente.
  • Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para inspección visual y Redes Recurrentes (LSTM / 1D-CNN) para series temporales.
  • Aprendizaje por Refuerzo (RL): Procesos de Decisión de Markov, ecuación de Bellman en Q-Learning, Actor-Crítico PPO y transferencia Sim-to-Real.
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