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APRENDISAJE SUPERVISADO, CONCEPTO, Concepto, Concepto, Concepto - Coggle…

- - - - Se ingresan datos de entrada.
      - El sistema genera una salida.
      - Se compara con la respuesta correcta.
      - Se calcula el error.
      - Se ajustan los pesos.
      - Se repite hasta minimizar el error.
    - - Error:
        E=d−y
        
        Donde:
        
        E = error
        
        d = salida deseada
        
        y = salida obtenida
        
        Actualiza los pesos
        
        wnuevo=wviejo+η(d−y)x
- - - - El agente observa el entorno.
      - Realiza una acción.
      - Recibe recompensa o castigo.
      - Aprende cuál acción es mejor.
      - Repite hasta optimizar resultados.
    - - Q(s,a) = valor de acción
        
        α = tasa de aprendizaje
        
        r = recompensa
        
        γ = factor de descuento
- - - - Se seleccionan datos aleatoriamente.
        
        Se calcula el error.
        
        Se ajustan los parámetros.
        
        El proceso se repite muchas veces.
        
        El modelo mejora gradualmente.
      - Formula
        
        Descenso de gradiente estocástico: w=w−η∇J(w)
        
        Donde
        
        w = pesos
        
        η = tasa de aprendizaje
        
        ∇J(w) = gradiente del error