Crearé sistemas de recompensa personalizados con reinforcement AI

¿Buscas algo más que un programador, sino un especialista que entienda cómo piensa la AI?

Me especializo en crear agentes autónomos para juegos y simulaciones. A diferencia de los enfoques estándar, utilizo la jerarquía de recompensas y los resultados de mi investigación en estabilidad de redes neuronales (DQL vs algoritmos evolutivos).

Mi metodología incluye:

Evaluación inicial: análisis de tu entorno y determinación de entradas/salidas.

Estrategia de recompensas: desglosar un objetivo complejo en pasos comprensibles para la AI (de 10 a 100 puntos), lo que acelera el entrenamiento.

Arquitectura técnica: construir un puente entre tu simulación y la red neuronal.

Entrenamiento basado en datos: no solo te entrego el código, sino que también te proporciono un análisis de cómo se entrenó el modelo y por qué toma ciertas decisiones.

Lo que obtienes:

Un modelo entrenado (pesos en JSON).

Un sistema de recompensas optimizado y fácil de escalar.

Documentación técnica sobre la arquitectura de la solución.