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.
Hoy en día la transformación digital es clave en cualquier tipo de negocio. El 40% de las empresas españolas no existirá en su forma actual en los [...]
Leer más »El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA) que se basa en conseguir que un sistema sea capaz de aprender a partir de la [...]
Leer más »La integración de herramientas para análisis predictivo es ya habitual en las grandes empresas, pero gracias a la evolución y, sobre todo, a la dem [...]
Leer más »La implantación masiva de servicios en la nube en las empresas ha transformado el modo en que se realizaban las transacciones comerciales, pues conll [...]
Leer más »
