Implementación de un Agente de “Inverse Reinforcement Learning”: Jugando el juego del Nintendo NES: “Punch-Out!”

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dc.contributor.advisorCandia, Cristián
dc.contributor.advisorAstroza, Alonso
dc.contributor.authorMedina Hernández, Alexander
dc.date.accessioned2023-03-15T16:05:54Z
dc.date.available2023-03-15T16:05:54Z
dc.date.issued2022
dc.descriptionCapstone Project presentado a la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Desarrollo para optar al grado académico de Magíster en Data Science
dc.description.abstractSe entrenará un agente de aprendizaje reforzado inverso (IRL por sus siglas en inglés) mediante la utilización de demostraciones de experto, las cuales serán generadas por un humano experto. El agente de IRL será entrenado en un ambiente de juegos de video retro clásico, más específicamente de un juego retro clásico llamado “Punch-Out!!” de la consola retro clásica Nintendo Entertainment System. Como parte del proceso del proyecto, se realizarán cambios en las variables por defecto de los objetos de las librerías a utilizar para poder generar cambios que ayuden a aliviar las necesidades de procesamiento y tiempo de las actividades mencionadas. Como paso final, se demostrará que los modelos de IRL a los que se les muestran ejemplos de acciones específicas bajo condiciones específicas dentro de un ambiente RL, se desempeñan mejor en tareas que requieren tener una precisión en el accionar con respecto a los algoritmos tradicionales de RL, los cuales aprenden características de sus entornos para mejorar su desempeño. Lo anterior, demostrará que la hipótesis en la que se basa el proyecto es comprobada técnicamente, y específicamente aplica en el presente caso. A nivel técnico, se implementarán dos agentes, un agente RL, específicamente de un tipo PPO, y luego en una fase posterior, se implementará un agente GAIL (IRL), al cual se le suministraran las demostraciones de un humano experto
dc.format.extent47 p.
dc.identifier.urihttps://repositorio.udd.cl/handle/11447/7083
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería
dc.subject070037S
dc.subjectReinforcement Learning
dc.subjectRedes neuronales convolucionales
dc.titleImplementación de un Agente de “Inverse Reinforcement Learning”: Jugando el juego del Nintendo NES: “Punch-Out!”
dc.typeThesis

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