¿Qué es el aprendizaje por refuerzo y cómo funciona?
El aprendizaje por refuerzo es un subcampo del machine learning donde un agente aprende a tomar decisiones optimizadas mediante la interacción con su entorno. A través de recompensas y castigos, el agente mejora sus acciones con el tiempo. Este método es clave en la IA, con aplicaciones en robótica, videojuegos y automatización.