Aprendizaje por reforzamiento
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La pregunta se refiere al concepto de 'aprendizaje por reforzamiento', que es una técnica de aprendizaje en la que las acciones son reforzadas por recompensas o castigos para fomentar o inhibir ciertos comportamientos. Este enfoque es común en el aprendizaje automático y en la psicología conductual.
Answer
El aprendizaje por reforzamiento es una técnica de machine learning basada en recompensas y castigos.
El aprendizaje por reforzamiento (o aprendizaje por refuerzo) es una técnica de machine learning que permite a los sistemas tomar decisiones óptimas basadas en recompensas y castigos, imitando el aprendizaje humano por ensayo y error.
Answer for screen readers
El aprendizaje por reforzamiento (o aprendizaje por refuerzo) es una técnica de machine learning que permite a los sistemas tomar decisiones óptimas basadas en recompensas y castigos, imitando el aprendizaje humano por ensayo y error.
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El aprendizaje por reforzamiento se inspira en la psicología del comportamiento, especialmente en los procesos de acondicionamiento operante, donde las acciones se modifican por sus consecuencias.
Tips
Un error común es confundir el aprendizaje por reforzamiento con el aprendizaje supervisado, que requiere datos etiquetados para el entrenamiento.
Sources
- El Aprendizaje por Refuerzo - AWS - aws.amazon.com
- Aprendizaje por Refuerzo: Concepto y Características - CEUPE - ceupe.com
