El aprendizaje por refuerzo (o Reinforcement Learning) es una variedad del Machine Learning que permite a una Inteligencia Artificial planear estrategias efectivas en base a la experimentación con los datos.
Se trata de una forma de optimización basada en datos. La máquina aprende a partir de su propia experiencia, interaccionando con el entorno hasta dar con el comportamiento ideal. A partir de la información disponible, emprenderá acciones que repetirá y “reforzará” según las recompensas que obtenga, que pueden ser positivas o negativas.
Un breve video para comprender mejor el tema
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