Con la ayuda de múltiples experiencias de prueba y error en un entorno cambiante, un agente informático puede aprender a completar una tarea mediante una técnica de machine learning llamada aprendizaje por refuerzo. Con esta estrategia de aprendizaje, el agente puede completar la tarea sin asistencia humana y sin estar programado explícitamente para ello, seleccionando un conjunto de acciones que maximizarán una medida de recompensa. A diferencia del aprendizaje supervisado, el aprendizaje por refuerzo utiliza retroalimentación para entrenar al agente de manera autónoma sin el uso de datos etiquetados. El agente solo puede aprender de su experiencia porque no hay datos etiquetados. Se utiliza RL para resolver una clase particular de problemas, como los de robótica, juegos y otras tareas a largo plazo. El agente interactúa con el entorno e investiga por sí mismo. En el aprendizaje por refuerzo, el principal objetivo de un agente es maximizar el refuerzo positivo mientras realiza bien su tarea. Es un componente fundamental de la inteligencia artificial, y el concepto de aprendizaje por refuerzo es la base de todos los agentes de IA.
¿Qué es el Aprendizaje por Refuerzo?