Aprendizaje por refuerzo

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    El aprendizaje por refuerzo intenta conseguir que una inteligencia artificial aprenda a decidir mediante su propia experiencia. Es decir que, ante una situación con circunstancias determinadas y específicas, sea capaz de seleccionar por sí misma la mejor acción a ejecutar en ese momento mediante un proceso interactivo de prueba y error a base de reforzar positivamente cada vez que se aproxima o logra su objetivo.

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