El Aprendizaje por Refuerzo (RL) es una de las tres ramas fundamentales del aprendizaje automático, junto con el aprendizaje supervisado y no supervisado. A diferencia de estos últimos, el RL no se basa en datos etiquetados o en encontrar patrones ocultos, sino en permitir que un agente aprenda a tomar decisiones óptimas mediante la interacción directa con un entorno. Es el paradigma que permite a los sistemas de inteligencia artificial aprender de la experiencia, de forma similar a como lo hacemos los seres vivos.
¿Qué es el Aprendizaje por Refuerzo?
Imagina que estás entrenando un perro. No le das un manual completo de cómo comportarse, sino que lo recompensas cuando hace algo bien y lo corriges cuando se equivoca. El Aprendizaje por Refuerzo funciona de manera similar. Un agente de IA realiza acciones en un entorno y recibe una recompensa (positiva o negativa) como retroalimentación. El objetivo del agente es aprender una política (una estrategia de acción) que le permita maximizar la recompensa total a lo largo del tiempo.
Componentes Clave del Aprendizaje por Refuerzo
Para entender cómo funciona el RL, es crucial conocer sus elementos principales:
- Agente: Es el