El aprendizaje por refuerzo es una técnica de machine learning en la que un agente aprende a tomar decisiones en un entorno interactivo, a través de la retroalimentación que recibe de su acción. El objetivo del agente es maximizar una recompensa numérica a largo plazo, que se le otorga por tomar las decisiones correctas en el entorno.
El aprendizaje por refuerzo se basa en el concepto de prueba y error, donde el agente aprende a través de la interacción continua con el entorno, ajustando sus acciones en función de las recompensas y penalizaciones que recibe. El agente explora diferentes acciones en el entorno, observa los resultados y aprende a seleccionar las acciones que maximizan la recompensa a largo plazo.
El aprendizaje por refuerzo se utiliza comúnmente en aplicaciones de robótica, juegos y automatización de procesos, donde un agente autónomo debe aprender a tomar decisiones en tiempo real para lograr objetivos específicos.
Los métodos de clustering, o agrupamiento, son una pieza fundamental en el proceso de análisis de los datos, pues permiten una segmentación automá [...]
Leer más »El Churn, o la tasa de pérdida de clientes, representa un desafío constante para las empresas actuales. La capacidad para retener a los clientes exi [...]
Leer más »El análisis de big data es el proceso de analizar fuentes de datos grandes y complejas para descubrir tendencias, patrones, comportamientos de los cl [...]
Leer más »El término inteligencia artificial (IA) es pura actualidad, pero fue inventado en 1956 por John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon en la famosa [...]
Leer más »
