Un algoritmo de aprendizaje por refuerzo es un modelo de inteligencia artificial que aprende mediante un sistema de recompensas y penalizaciones. A través de la interacción con un entorno, el agente toma decisiones, recibe retroalimentación y ajusta sus acciones para maximizar una recompensa acumulada a largo plazo. Se utiliza en robótica, juegos, automatización de procesos y control de tráfico. Algoritmos populares incluyen Q-learning, SARSA y Deep Q-Networks (DQN).
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