Ray RLlib: Aprendizaje por Refuerzo
Introducción En este último post de la serie sobre el framework Ray vamos a profundizar en el uso de su librería RLlib (Reinforcement Learning Library) para entrenar algoritmos de aprendizaje por refuerzo en entornos simulados y reales y como utilizar toda la potencia de Ray para entrenarlos, tunearlos y servirlos. Ray es un framework de Python que permite la ejecución de aplicaciones Python en paralelo y de forma distribuida. Está diseñado principalmente para ser usado en aplicaciones de Machine Learning y AI, pero también se puede usar en cualquier aplicación Python que requiera computación distribuida.
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