Quiz de pRL

Froggy Jumps

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Conoce conceptos clave de pRL.

Carmen ccv

Spain

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Froggy Jumps Quiz de pRLVersion en ligne Conoce conceptos clave de pRL. par Carmen ccv 1 ¿Qué significa RL en pRL? a Aprendizaje no supervisado b Aprendizaje por refuerzo c Aprendizaje supervisado 2 En pRL, ¿qué modela una política? a Función de costo b Red de valor c Mapa de estados a acciones 3 ¿Qué es la función de valor en RL? a Valor esperado de la recompensa futura b Función de probabilidad c Costo inmediato 4 ¿Qué es exploración en pRL? a Descongelar políticas b Reforzar recompensa c Probar acciones poco conocidas 5 Diferencia entre política determinista y estocástica en pRL? a Tamaño de batch b Una acción fija vs probabilística c Tasa de aprendizaje 6 ¿Qué es Q-learning? a Algoritmo de optimización de funciones b Red neuronal supervisada c Algoritmo de aprendizaje por refuerzo sin modelo 7 En pRL, ¿qué representa la entropía de una política? a Tasa de descuento b Valor actual c Diversidad de acciones 8 ¿Qué es el marco MDP? a Red neuronal b Modelo de datos c Proceso de Decisión de Markov 9 ¿Qué es la recompensa en RL? a Señal de retroalimentación b Costo de cálculo c Probabilidad de transición 10 Ejemplo de aplicación de pRL? a Robots que aprenden a caminar b Clasificación de imágenes c Predicción de series temporales