Análisis e implementación de técnicas de “Batch Reinforcement Learning” pasivo para aplicación sobre casos reales

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dc.contributor.advisorYovine, Sergio Fabián
dc.contributor.advisorMayr Ojeda, Franz
dc.contributor.tribunalGravano, Agustin
dc.contributor.tribunalOlloniego Rocca, Juan Andrés
dc.creatorDerderian Dostourian, Mariana
dc.creatorMilano Taibo, José Germán
dc.creatorMottini d'Oliveira, Bruno Luis
dc.date.accessioned2021-11-03T07:31:29Z
dc.date.available2021-11-03T07:31:29Z
dc.date.issued2021
dc.descriptionIncluye bibliografía y anexos.
dc.description.abstractEl presente trabajo final tiene como objetivo investigar las posibilidades que brinda la Inteligencia Artificial. En particular, se focaliza en analizar las diferentes técnicas de “Batch Reinforcement Learning” pasivo. Su implementación buscará abordar un caso de uso real basado en sistemas de recomendación. Esto implicó la realización de una evaluación de los diferentes algoritmos capaces de resolver esta y otras problemáticas, así como también las diferentes opciones de métricas de desempeño que pueden ser implementadas. Así, se buscará generar un marco de referencia para la aplicación de “Batch Reinforcement Learning”. El mismo abordará los siguientes pilares fundacionales: tratamiento del conjunto de datos, los algoritmos y posibles métricas de desempeño. Estos puntos forman un grupo indispensable para la aplicación de la técnica antes mencionada. Estos tres pilares se abordarán desde distintas ópticas. Por una parte, en lo que refiere a conjunto de datos, se utilizarán algoritmos que permitirán generarlos para mantener un escenario de pruebas controlado, sobre el cual puedan desarrollarse distintos experimentos. Por otra parte, se explorarán algoritmos que se consideran las bases para la aplicación de “Batch Reinforcement Learning” pasivo (e.g. Neural Fitted Q-Iteration), todos ellos basados en redes neuronales artificiales. Por último, será necesario evaluar métricas de desempeño que permitan conocer si un agente logró aprender a resolver la tarea propuesta. Finalmente, se dejan sentadas las bases para poder aplicar dichas técnicas a un caso real sobre una temática relevante en la industria: sistemas de recomendación.
dc.format.extent88 p. diagrs., tbls., grafs.
dc.identifier.citationDerderian Dostourian, M., Milano Taibo, J. G., & Mottini d'Oliveira, B. L. (2021). Análisis e implementación de técnicas de “Batch Reinforcement Learning” pasivo para aplicación sobre casos reales (Trabajo final). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería.
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11968/4501
dc.languageEspañol.
dc.publisherUniversidad ORT Uruguay
dc.relation.otherhttps://sisbibliotecas.ort.edu.uy/bib/91824
dc.subjectPROYECTOS-MD
dc.subjectBIG DATA
dc.subjectAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO
dc.subjectAPRENDIZAJE PROFUNDO
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIAL
dc.subjectAPRENDIZAJE POR REFUERZO
dc.titleAnálisis e implementación de técnicas de “Batch Reinforcement Learning” pasivo para aplicación sobre casos reales
dc.typeTrabajo final de carrera
ort.thesis.careerFI - Master en Big Data - MD
ort.thesis.degreegrantorFacultad de Ingeniería
ort.thesis.degreelevelMaster
ort.thesis.degreenameMaster en Big Data
ort.thesis.degreetypeTrabajo final
ort.thesis.noteTrabajo final (Master). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería
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