Según el siguiente pasaje, ¿qué es el Aprendizaje por Refuerzo?
El aprendizaje por refuerzo (RL) es un área del aprendizaje automático que se ocupa de cómo deben actuar los agentes inteligentes en un entorno para maximizar la noción de recompensa acumulativa. El aprendizaje por refuerzo es uno de los tres paradigmas básicos del aprendizaje automático, junto con el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado.

El aprendizaje por refuerzo se diferencia del aprendizaje supervisado en que no necesita que se presenten pares de entrada/salida etiquetados, ni que se corrijan explícitamente las acciones subóptimas. En su lugar, se centra en encontrar un equilibrio entre la exploración (de territorio inexplorado) y la explotación (del conocimiento actual).
En el aprendizaje automático, el aprendizaje por refuerzo (RL) es un ámbito que se ocupa de cómo responden los agentes inteligentes para maximizar sus recompensas totales. Junto con el aprendizaje supervisado y el no supervisado, es uno de los 3 tipos de aprendizaje automático. A diferencia del aprendizaje supervisado, el RL no requiere datos etiquetados.
According to the passage below, what is Reinforcement Learning?
Reinforcement learning (RL) is an area of machine learning concerned with how intelligent agents ought to take actions in an environment in order to maximize the notion of cumulative reward. Reinforcement learning is one of three basic machine learning paradigms, alongside supervised learning and unsupervised learning.

Reinforcement learning differs from supervised learning in not needing labelled input/output pairs to be presented, and in not needing sub-optimal actions to be explicitly corrected. Instead the focus is on finding a balance between exploration (of uncharted territory) and exploitation (of current knowledge).[1]
In machine learning, reinforcement learning (RL) is a domain concerned with how intelligent agents respond to maximize their total rewards. Alongside supervised and unsupervised learning, it is one of 3 types of machine learning. Unlike supervised learning, RL does not require labeled data.