Reinforcement learning

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El aprendizaje de refuerzo es una rama del aprendizaje automático que trata sobre cómo tomar las acciones de un agente y descubrir cómo esas acciones han afectado la recompensa que recibe de realizar esa acción.

Hay muchos tipos diferentes de algoritmos de aprendizaje de refuerzo, incluidos los valores de la iteración, el gradiente de políticas y los métodos de Monte Carlo. El más popular de estos es la iteración de valor, que utiliza un algoritmo de optimización para determinar la mejor acción que debe tomar un robot dado su estado actual, su entorno actual, y cualquier otra información a la que tenga acceso (como qué tipo de resultado quiere).

y también el aprendizaje de refuerzo profundo es una técnica que usa redes neuronales profundas para aprender de la experiencia. Cuando usa un aprendizaje de refuerzo profundo, tiene la capacidad de entrenar sus modelos de aprendizaje automático con la ayuda de un entrenador humano que proporciona comentarios sobre qué tan bien está funcionando el modelo. El aprendizaje de refuerzo profundo funciona creando una red neuronal artificial que aprende a lograr un resultado a través de prueba y error, con el tiempo. Este tipo de algoritmo tiene una gran cantidad de capas y nodos que le permiten aprender de la experiencia, así como de otros sistemas o situaciones similares.

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