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What is Reinforcement learning?<end_of_turn>
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El aprendizaje por refuerzo es un área del aprendizaje automático. Se trata de tomar medidas adecuadas para maximizar la recompensa en una situación particular. Lo emplean varios software y máquinas para encontrar el mejor comportamiento o camino posible que debe tomar en una situación específica. El aprendizaje por refuerzo se diferencia del aprendizaje supervisado en que en el aprendizaje supervisado los datos de entrenamiento tienen la clave de respuestas, por lo que el modelo se entrena con la respuesta correcta, mientras que en el aprendizaje por refuerzo no hay respuesta, pero el agente de refuerzo decide qué hacer. realizar la tarea dada. A falta de un conjunto de datos de entrenamiento, es probable que aprenda de su experiencia.

El aprendizaje por refuerzo (RL) es la ciencia de la toma de decisiones. Se trata de aprender el comportamiento óptimo en un entorno para obtener la máxima recompensa. En RL, los datos se acumulan a partir de sistemas de aprendizaje automático que utilizan un método de prueba y error. Los datos no forman parte de la entrada que encontraríamos en el aprendizaje automático supervisado o no supervisado.

El aprendizaje por refuerzo utiliza algoritmos que aprenden de los resultados y deciden qué acción tomar a continuación. Después de cada acción, el algoritmo recibe retroalimentación que le ayuda a determinar si la elección que hizo fue correcta, neutral o incorrecta. Es una buena técnica para sistemas automatizados que tienen que tomar muchas decisiones pequeñas sin guía humana.

El aprendizaje por refuerzo es un sistema autónomo y de autoaprendizaje que esencialmente aprende por prueba y error. Realiza acciones con el objetivo de maximizar las recompensas, o en otras palabras, aprende haciendo para lograr los mejores resultados.<end_of_turn><eos>