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Aprendizaje por refuerzo
Definición:
El aprendizaje por refuerzo es un enfoque en el que un agente inteligente aprende a través de la interacción con un entorno, tomando decisiones y recibiendo recompensas o castigos según sus acciones. El agente busca maximizar la recompensa a lo largo del tiempo, ajustando su comportamiento en base a la retroalimentación recibida.
El concepto de Aprendizaje por Refuerzo en Informática y Desarrollo de Software
El Aprendizaje por Refuerzo es un enfoque de aprendizaje automático que se basa en la idea de que un agente aprende a través de la interacción con un entorno, tomando decisiones y recibiendo retroalimentación en forma de recompensas o castigos. Este método se inspira en la forma en que los seres vivos aprenden a través de la experiencia y la experimentación.
Principios clave del Aprendizaje por Refuerzo:
1. Objetivo: El objetivo en el Aprendizaje por Refuerzo es que un agente aprenda a realizar una tarea específica de la mejor manera posible, maximizando una señal de recompensa a lo largo del tiempo.
2. Recompensa: El agente recibe una señal de recompensa o castigo en función de las acciones que toma en un determinado estado del entorno. El objetivo del agente es aprender a tomar las acciones que maximizan la recompensa acumulada a largo plazo.
3. Exploración y explotación: Durante el proceso de aprendizaje, el agente debe equilibrar la exploración de nuevas acciones y la explotación de acciones conocidas que han dado lugar a recompensas positivas en el pasado.
El Aprendizaje por Refuerzo es un campo de investigación activo en el ámbito de la informática y el desarrollo de software, con aplicaciones en áreas como la robótica, los videojuegos, la optimización de recursos y la toma de decisiones automatizadas. Algoritmos como Q-Learning, Sarsa y Deep Q-Networks son ejemplos de técnicas utilizadas en el Aprendizaje por Refuerzo para entrenar agentes inteligentes capaces de aprender de forma autónoma.
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