Diseñaré algoritmos de aprendizaje de refuerzo profundo.

¡Hola!

Bienvenido a mi gig,

Ofrezco experiencia en Aprendizaje por Refuerzo Profundo (RL). Tengo experiencia en una variedad de proyectos académicos e industriales, y he presentado mi trabajo en las principales conferencias de IA.

Aquí, ofrezco ayuda en la construcción de agentes RL que pueden resolver casi cualquier problema del mundo real, incluyendo multiobjetivo y multiagente, basado en preferencias y RL guiado por humanos. Soy experto en las siguientes áreas:

• Algoritmos RL basados en modelos o sin modelos
• Problemas simples o complejos de procesos de decisión de Markov (MDP)
• Algoritmos RL en política y fuera de política, como:
• Q-learning, SARSA, CQL, DQN, A2C, TRPO, PPO, SAC, TD3 y otros algoritmos RL sin modelos
• Cualquier entorno personalizado o simulado, como controladores de semáforos (SUMO), controladores de centros de datos, MuJoCo, Unity, PyBullet y OpenAI Gym
• Problemas de RL multiagente, como Independent DQN, Independent PPO, MAPPO, QMIX, VDN y otros métodos de factorización de valores
• Aprendizaje por refuerzo basado en preferencias como PbRL con retroalimentación sintética y humana

Me siento cómodo trabajando con los siguientes lenguajes y herramientas:

• Python
• TensorFlow
• Keras
• PyTorch
• NumPy
• Pandas
• Matplotlib

No dudes en enviarme un mensaje para discutir tu trabajo.

Saludos.