El aprendizaje por refuerzos o Reinforcement Learning es un área del aprendizaje automático (machine learning). Su principal particularidad es que es capaz de funcionar sin grandes cantidades de datos de entrenamiento. Tan “sólo” necesita una serie de indicaciones para ir aprendiendo a través de prueba y error.
La idea principal
es que, para conseguir que nuestro agente aprenda de esta forma, los
pasos a seguir serán:
- Observación del entorno
- Decidir cómo actuar
- Actuar de acuerdo a esa decisión lo que modifica el entorno
- Recibir una recompensa o penalización
- Aprender de las experiencias y refinar la estrategia
- Iterar hasta que se encuentre la estrategia óptima
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