Aprendizaje por Refuerzo

El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje automático donde una IA aprende interactuando con su entorno y recibiendo comentarios en forma de recompensas o penalizaciones. Es similar a cómo las personas aprenden a través de la prueba y el error. Por ejemplo, un robot podría probar diferentes formas de caminar, y aprende a caminar mejor cuando recibe una "recompensa" por no caerse.

Esta técnica se utiliza en áreas donde la toma de decisiones ocurre con el tiempo, como entrenar a una IA para jugar videojuegos, enseñar a los robots a navegar por espacios o incluso optimizar la colocación de anuncios en sitios web. La IA mejora a medida que descubre qué acciones conducen a mejores resultados, aprendiendo a tomar decisiones más inteligentes paso a paso.