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.
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