Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
POMDP (Proceso de Decisión de Markov Parcialmente Observable)
Marco matemático formal que modela los entornos donde el agente solo percibe una observación parcial del estado real del sistema.
Estados de Creencia
Representación probabilista de los estados posibles del sistema basada en el historial de observaciones y acciones del agente.
Filtros de Partículas
Método de estimación secuencial que utiliza muestras ponderadas para aproximar la distribución de creencia en los POMDP.
Q-learning Parcialmente Observable
Extensión del algoritmo Q-learning adaptada a entornos donde los estados completos no son directamente observables.
Redes Neuronales Recurrentes para POMDP
Arquitectura neuronal que utiliza memorias internas para mantener la información histórica necesaria para la toma de decisiones.
Exploración en los POMDP
Estrategias de exploración específicamente diseñadas para gestionar la incertidumbre de estado en entornos parcialmente observables.
Aprendizaje por Refuerzo Jerárquico para POMDP
Enfoque que descompone los problemas POMDP complejos en subtareas jerárquicas para mejorar la eficiencia del aprendizaje.
Modelos Basados en la Memoria
Sistemas que utilizan memorias externas explícitas para almacenar y recuperar la información histórica relevante.
Aprendizaje Multiagente Parcialmente Observable
Extensión del POMDP a escenarios que involucran múltiples agentes interactuando en un entorno parcialmente observable.
Aproximación de Políticas para POMDP
Métodos de aproximación que permiten calcular políticas óptimas o casi óptimas en los espacios de estados de creencia de alta dimensión.
Deep POMDP
Combinación del aprendizaje profundo con los POMDP para gestionar entornos complejos y de alta dimensionalidad.
Transformadores para POMDP
Aplicación de arquitecturas transformer para modelar dependencias temporales largas en entornos parcialmente observables.