Incribo es una plataforma que simplifica la creación de datos sintéticos de alta calidad para el entrenamiento de modelos de IA. Permite a los usuarios generar modelos 3D, audio y otros tipos de datos, cruciales para varias áreas como aumento, juegos, arquitectura y diseño de productos. Al sintetizar datos con variaciones del mundo real en características, movimientos y expresiones, mejora el entrenamiento de IA y reduce la dependencia de procesos de recolección de datos costosos y que consumen mucho tiempo.

DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlow proporciona una implementación completa del algoritmo DQN adaptada para el entorno Atari Breakout. Utiliza una red neuronal convolucional para aproximar valores Q, aplica repetición de experiencias para romper correlaciones entre observaciones secuenciales y emplea una red objetivo actualizada periódicamente para estabilizar el entrenamiento. El agente sigue una política epsilon-greedy para la exploración y puede entrenarse desde cero con entrada de píxeles en bruto. El repositorio incluye archivos de configuración, scripts de entrenamiento para monitorear el crecimiento de recompensas, scripts de evaluación para probar modelos entrenados y utilidades TensorBoard para visualizar métricas de entrenamiento. Los usuarios pueden ajustar hiperparámetros como tasa de aprendizaje, tamaño del buffer de repetición y tamaño de lotes para experimentar con diferentes configuraciones.