Aprendizaje profundo reforzado

En el ámbito de la inteligencia artificial, se refiere a una rama avanzada que combina el aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo.

Utiliza redes neuronales para tomar decisiones basadas en un sistema de recompensa, donde un agente aprende a maximizar beneficios acumulados mediante la interacción con su entorno.

Se basa en métodos iterativos que refuerzan comportamientos correctos y penalizan errores, permitiendo optimizaciones en problemas complejos como juegos, robótica y sistemas de automatización.

Requiere grandes volúmenes de datos, computación intensiva y un diseño cuidadoso de las funciones de recompensa para garantizar resultados eficientes.

Suele ser aplicado en entornos dinámicos y no deterministas, destacando por su capacidad de adaptación y aprendizaje continuo frente a desafíos complejos.