Aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo es un método de aprendizaje automático en el que un modelo aprende por ensayo y error, guiado por las recompensas que recibe por buenos resultados.
Qué significa el aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo funciona de forma muy parecida a entrenar a una mascota. El modelo prueba una acción, ve si llevó a un buen o mal resultado, y es "recompensado" por las buenas. Tras muchos intentos, aprende qué elecciones tienden a funcionar mejor.
Así es como la IA aprende a jugar bien a los videojuegos: el sistema juega muchas rondas, obtiene más puntos por las jugadas ganadoras y, poco a poco, desarrolla una estrategia sólida. También se usa para hacer los chatbots más útiles, a partir de retroalimentación humana.
Por qué importa el aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo ayuda a moldear cómo se comportan los asistentes de IA modernos, así que vale la pena conocer el término. Explica cómo se afinan las herramientas de IA para ser más útiles.
Preguntas frecuentes
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