En el ámbito del aprendizaje de decisiones secuenciales a partir de múltiples fuentes de datos, la utilización de Procesos de Decisión de Markov (MDP) robustos de grupo se ha convertido en una herramienta fundamental. Estos MDP permiten modelar la incertidumbre entre diferentes sitios que comparten una estructura común pero presentan heterogeneidad en sus datos.
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En el contexto de los MDP robustos de grupo, es fundamental considerar la incertidumbre de manera distribucional y desarrollar políticas de decisión óptimas. Los algoritmos de optimización basados en valores pesimistas, combinados con técnicas de regresión ridge y agregación de peor caso por características, nos permiten generar soluciones sólidas y eficientes.
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