Entrenaré a un agente de aprendizaje de refuerzo profundo para ti.

Ingeniero de investigación experimentado en visión por computadora en aprendizaje por refuerzo con habilidades en entrenar agentes de aprendizaje por refuerzo.

Trabajos anteriores incluyen:

• Implementación de artículos de investigación.
• Agentes Q learning para jugar juegos individuales y multijugador.
• Entrenamiento en la mayoría de los entornos de OpenAI Gym.
• Entrenamiento de DQN desde cero usando solo NumPy.
• Entrenamiento de múltiples agentes personalizados.
• Entrenar cualquier agente de aprendizaje por refuerzo en entornos personalizados.

Ofrezco implementación de vanguardia de algoritmos de aprendizaje por refuerzo para tus entornos personalizados o entornos de OpenAI gymnasium.

Capaz de manejar tanto entornos simples como complejos.

• Competente en MDPs, TD y Q-learning.
• DQN (Deep Q-Networks)
• PPO (Proximal Policy Optimization)
• TRPO (Trust Region Policy Optimization)
• Actor-Critic Methods
• A2C (Advantage Actor-Critic)
• A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
• Métodos Monte Carlo
• DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
• SAC (Soft Actor-Critic)
• HER (Hindsight Experience Replay)
• ACER (Actor-Critic con experiencia de repetición)

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