¿Qué es Reinforcement Learning Agent?
Es una unidad de software que aprende a tomar las decisiones correctas obteniendo recompensas mediante prueba y error.
Definición
Esta unidad de inteligencia artificial recibe una recompensa por cada movimiento correcto que realiza mientras se desplaza en un entorno y una penalización por un movimiento en falso. Con el tiempo, descubre la mejor estrategia para obtener la mayor cantidad de recompensas. Tiene un proceso de aprendizaje autodesarrollado.
Cómo funciona
El sistema primero realiza movimientos aleatorios, analiza los resultados y guarda los resultados exitosos en su memoria para tomar decisiones más precisas la próxima vez.
Dónde se usa
Se utiliza ampliamente en sistemas robóticos, juegos de inteligencia artificial y estrategias automatizadas de negociación de acciones.
Suele confundirse con
A diferencia de los bots que funcionan con reglas programadas estándar, este crea su propia estrategia con experiencia.
Preguntas frecuentes
¿Estas unidades siempre lo hacen bien?
No, simplemente intentan encontrar el camino más eficiente según el mecanismo de recompensa dado.
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