Métodos de aprendizaje por refuerzo aplicado a un escenario de e-learning

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En este artículo se presentan dos métodos de aprendizaje por refuerzo, y su posible aplicación un escenario e-learning. La principal diferencia con el tradicional esquema de aprendizaje por refuerzo que se describe en la introducción, es que en el es­cenario que se plantea en este trabajo el agente no es único, sino que múltiples agentes comparten la información de estado proporcionada por el siste­ma. Además estos agentes no son autómatas, sino que se corresponden con las acciones de los usua­rios. Finalmente se propone una nueva aproxima­ción basada en las dos técnicas presentadas en el trabajo.

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