¿Qué significa "Auto-refuerzo"?
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La auto-reinforcement es un proceso de aprendizaje donde un agente mejora su comportamiento al recibir retroalimentación sobre sus acciones. Esta retroalimentación ayuda al agente a entender qué acciones son efectivas y cuáles no. Con el tiempo, el agente usa esta información para tomar mejores decisiones y alcanzar sus metas.
Cómo Funciona
En la auto-reinforcement, un agente observa los resultados de sus acciones. Los resultados positivos llevan al agente a repetir esas acciones en situaciones similares. Los resultados negativos, en cambio, le indican al agente que cambie su enfoque. Este ciclo de retroalimentación permite al agente aprender y adaptarse con el tiempo.
Aplicaciones
La auto-reinforcement se puede usar en varios campos, incluyendo enseñar a los robots cómo interactuar socialmente o mejorar algoritmos que resuelven problemas complejos. Al centrarse en experiencias pasadas, estos sistemas pueden volverse más hábiles para manejar diferentes tareas y desafíos.