Aprendizaje por Refuerzo

Rama del aprendizaje automático que se basa en entrenar agentes mediante la interacción con un entorno dinámico.

El agente aprende a tomar decisiones mediante un sistema de recompensas y castigos, optimizando sus acciones para maximizar los beneficios acumulados a lo largo del tiempo.

A diferencia de otros paradigmas, no requiere datos etiquetados previamente, sino que descubre las mejores estrategias a través de la experiencia.

Es ampliamente utilizado en aplicaciones como robótica, videojuegos, optimización de procesos y sistemas de control autónomo.

Las principales técnicas utilizadas incluyen Q-Learning, Deep Q-Learning y Métodos Basados en Políticas.