Método de aprendizaje automático donde un agente aprende a actuar en un entorno para maximizar una recompensa acumulada mediante prueba y error.
El aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning, RL) es una técnica de inteligencia artificial y machine learning que permite a un agente aprender a tomar decisiones óptimas mediante la interacción directa con un entorno. A diferencia del aprendizaje supervisado, donde se usan datos etiquetados, en RL el agente aprende a través de un proceso de ensayo y error, recibiendo recompensas o penalizaciones según las acciones que realiza.
El agente observa el estado actual del entorno, elige una acción, y como resultado de esa acción, el entorno cambia de estado y proporciona una señal de recompensa. El objetivo es maximizar la suma total de recompensas a lo largo del tiempo, aprendiendo qué acciones son más beneficiosas en cada situación.
Este proceso se basa en un ciclo continuo de interacción: observar, actuar, recibir retroalimentación y ajustar el comportamiento. El aprendizaje por refuerzo está inspirado en la psicología conductista y es especialmente útil para problemas donde no existe una solución explícita o datos históricos completos, sino que el agente debe descubrir la mejor estrategia por sí mismo.
Entre sus aplicaciones destacan la robótica, juegos, sistemas de recomendación, optimización de procesos y automatización inteligente.
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