BackgammonAI: árboles de búsqueda de Montecarlo y redes neuronales.

Abstract

En este trabajo se exploran los conceptos del aprendizaje automático, profundizando en el aprendizaje por refuerzo. Posteriormente, se estudian árboles de búsqueda de Montecarlo y redes neuronales. Por último se crea un agente de aprendizaje por refuerzo capaz de jugar al tradicional juego inglés backgammon mediante una combinación de árboles de búsqueda de Montecarlo y redes neuronales.

In this paper machine learning is explored, going deeper into reinforcement learning. Then, Monte Carlo tree search and neural networks are studied. Finally, a reinforcement learing agent which is able to play the traditional English game backgammon is created, using a combination of Monte Carlo tree search and neural networks.