El aprendizaje por refuerzo es una técnica de aprendizaje automático donde un agente toma decisiones en un entorno dinámico para maximizar una recompensa acumulativa. Se utiliza en aplicaciones como la robótica, el diseño de estrategias en videojuegos y la optimización de sistemas complejos.
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