El aprendizaje por reforzamiento es un importante tipo de Machine Learning, se caracteriza porque existe un agente que aprende a tener un comportamiento en un ambiente del cual recibe estímulos o castigos. Este tipo de algoritmos han sido utilizados en diferentes campos, uno de lo más resaltantes son las conocidas IA's de los videojuegos, que en tiempos recientes han logrado incluso superar a un jugador de videojuegos real.
En el siguiente artículo se explica de una forma muy simple como funciona esta rama de Machine Learning y nos introduce en reciente concepto "Deep Reinforcement Learning" o por su traducción al español Aprendizaje profundo por reforzamiento.
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