IoT

ReLIoT : Reinforcement learning for the Internet of Things.

Enlace al PROYECTO presentado El aprendizaje por refuerzo es un área de la inteligencia artificial que estudia como un agente (programa, sensor, robot, etc) puede aprender de su entorno a tomar las decisiones sobre las siguientes acciones a ejecutar, basado en una función objetivo (o varias) modelada a través de un sistema de recompensas y/o penalizaciones. Permite que el agente se desenvuelva en un nuevo entorno y vaya mejorando su desempeño a medida que pasa el tiempo.