Hace tiempo que estoy estudiando Machine Learning, más concretamente me estoy especializando en Reinforcement Learning, sin embargo cuando leí el título de este post no dudé ni un segundo en clickear para ver como presentaba los contenidos. En realidad me convenció este párrafo:
This guide is for anyone who is curious about machine learning but has no idea where to start. I imagine there are a lot of people who tried reading the wikipedia article, got frustrated and gave up wishing someone would just give them a high-level explanation. That’s what this is.
Y es que al principio no es fácil para los que venimos de otras disciplinas entender qué es el aprendizaje automático. En el caso del Reinforcement Learning hay referencias accesibles a todo el mundo para describirlo: conductismo, el perro de Pavlov, o aprender a través de castigos(recompensas negativas) y recompensas (positivas). Pronto voy a empezar a escribir sobre la investigación, después de más de un año trabajando en la hipótesis y el enfoque, y voy a presentar como todo esto se relaciona con el Reinforcement Learning, y porqué lo que planteamos (un entorno subyacentemente colaborativo como driving force) es novedoso. De momento les dejo la introducción a machine learning más fácil del mundo!