¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

Aprendizaje por refuerzo Es una poderosa forma de inteligencia artificial que imita el comportamiento de humanos y animales. Es un tipo de aprendizaje automático que permite a los sistemas informáticos aprender de su entorno realizando acciones y recibiendo retroalimentación de este. El objetivo final del aprendizaje por refuerzo es encontrar... la mejor acción posible en una situación dada que maximizará las recompensas y minimizará las pérdidas.

El aprendizaje por refuerzo permite a las máquinas aprender de su entorno realizando acciones y observando los resultados de estas. Mediante ensayo y error, las máquinas pueden determinar qué acciones tienen más probabilidades de producir el resultado deseado, y las acciones resultantes se convierten en... estrategia óptimaEste proceso permite que las máquinas aprendan tareas complejas que de otro modo serían difíciles o imposibles de programar.

El aprendizaje por refuerzo es particularmente útil en robótica, donde las máquinas pueden aprender a interactuar con su entorno de forma segura y eficiente. También tiene aplicaciones en videojuegos, donde los robots pueden aprender a jugar a juegos como ajedrez y Go a un alto nivel.

Casos de uso y características

1. Entrenando robots para interactuar de forma segura con su entorno.

2. Desarrollo de robots para jugar juegos complejos como ajedrez y Go.

3. Aprender automáticamente la mejor acción posible para una situación determinada para maximizar las recompensas.

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Última actualización: hace 2 años

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