Reinforcement Learning (Aprendizaje por refuerzo)

Es un paradigma dentro del aprendizaje automático en el que un agente aprende a tomar decisiones optimizadas a través de la interacción con un entorno dinámico.

El agente recibe señales en forma de recompensas o penalizaciones con base en las acciones que realiza, evaluando de esta manera el impacto de sus elecciones.

El objetivo principal es maximizar una medida acumulativa de recompensa, lo que lleva al agente a desarrollar una política efectiva para tomar decisiones futuras.

A diferencia del aprendizaje supervisado, no se requiere un conjunto de datos etiquetados, ya que el aprendizaje se basa en la experiencia que el agente acumula al explorar el entorno.

Es ampliamente utilizado en problemas complejos como juegos, robótica, sistemas de control y escenarios donde se busca optimizar estrategias de largo plazo adaptándose al contexto del entorno.

Las principales técnicas incluyen métodos basados en valores como Q-Learning, métodos basados en políticas y enfoques actor-crítico, combinando las estrategias anteriores.

Desempeña un papel crucial en áreas donde las decisiones secuenciales, el tiempo y la incertidumbre son aspectos clave para el desarrollo de soluciones eficaces mediante la inteligencia artificial.