Entorno para agentes de aprendizaje por refuerzo para adaptar interfaces de usuario

• Daniel Gaspar-Figueiredo ^[1] ; Silvia Abrahão ^[1] ; Emilio Insfran ^[1] ; Marta Fernández-Diego ^[1]
  1. [1] Universidad Politécnica de Valencia

     Universidad Politécnica de Valencia

     Valencia, España

     
• Localización: Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023) / coord. por Amador Durán Toro, 2023
• Idioma: español
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• Resumen

  • La adaptación de interfaces de usuario (IU) permite ofrecer una mejor experiencia de usuario en diferentes contextos de uso. Sin embargo, las cambiantes preferencias y necesidades de los usuarios hacen que la adaptación de IUs sea un proceso complejo por lo que el uso de técnicas de aprendizaje automático puede ser de utilidad. En este artículo se presenta la implementación preliminar de un entorno de entrenamiento de agentes de Aprendizaje por Refuerzo (RL) para la adaptación de IUs que ha sido desarrollada usando OpenAI Gym. Este entorno permitirá realizar adaptaciones de IU, además de experimentar y comparar distintos algoritmos de RL.