Confuso aprendizaje robusto por refuerzo profundo: un enfoque causal

Resumen:Una tarea clave en la Inteligencia Artificial es aprender políticas efectivas para controlar agentes en entornos desconocidos para optimizar las medidas de rendimiento. Los métodos de aprendizaje fuera de las políticas, como Q-learning, permiten a los alumnos tomar decisiones óptimas basadas en experiencias pasadas.

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De preguntas a consultas: un marco multiagente impulsado por IA para texto espacial a SQL

Resumen: La complejidad del lenguaje de consulta estructurado (SQL) y la naturaleza especializada de las funciones geoespaciales en herramientas como PostGIS presentan barreras significativas para los no expertos que buscan analizar datos espaciales.

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