¿Qué es Aprendizaje por Refuerzo (RL)?

El aprendizaje por refuerzo (Reinforcement learning - RL) es un tipo de aprendizaje automático en el cual un agente aprende a tomar decisiones en un entorno, realizando acciones y recibiendo recompensas o castigos en función de sus acciones. El objetivo del agente es maximizar la recompensa total a lo largo del tiempo.

Componentes del RL:

- Agente: Es el modelo o algoritmo que toma decisiones.

- Entorno: El mundo en el que opera el agente, que puede cambiar en respuesta a las acciones del agente.

- Acciones: Las posibles decisiones que el agente puede tomar.

- Recompensas: Las señales de retroalimentación que el agente recibe después de cada acción. Estas pueden ser positivas o negativas.

- Política: Una estrategia que define qué acción debe tomar el agente en cada situación para maximizar la recompensa a largo plazo.

- Función de valor: Una estimación del beneficio esperado a partir de un estado específico, siguiendo una política determinada.

El aprendizaje por refuerzo se utiliza en diversas aplicaciones, como en juegos (donde los agentes pueden aprender a jugar de manera óptima), robótica (para que los robots aprendan tareas específicas), y en la optimización de sistemas complejos como redes de suministro y finanzas.