Aprendizaje por refuerzo

Carta Poco común · N.º 178229

El aprendizaje por refuerzo o aprendizaje reforzado (en inglés: reinforcement learning) es un área del aprendizaje automático (AA) inspirada en la psicología conductista, cuya ocupación es determinar qué acciones debe escoger un agente de software en un entorno dado con el fin de maximizar alguna noción de "recompensa" o premio acumulado. El problema, por su generalidad, se estudia en muchas otras disciplinas, como la teoría de juegos, teoría de control, investigación de operaciones, teoría de la información, la optimización basada en la simulación, estadística y algoritmos genéticos. En otros campos de investigación, donde se estudian los métodos de aprendizaje de refuerzo, se lo conoce como programación dinámica aproximada. El problema se ha estudiado en la teoría de control óptimo, aunque la mayoría de los estudios se centran en la existencia de soluciones óptimas y su caracterización, no en los aspectos de aprendizaje o de aproximación. En la economía y en teoría de juegos, el aprendizaje…

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