Aprendizaje por refuerzo (Machine Learning)

Definición

Sistema de aprendizaje de Machine Learning que encierra acciones, parámetros, valores finales y las observaciones recopiladas de la interacción con un entorno determinado para tomar decisiones que maximicen la recompensa o minimicen el riesgo. El sistema enseña la máquina a través del proceso de ensayo y error, dando la opción de aprender de experiencias pasadas, que permiten adaptar su enfoque según las situaciones y elegir la mejor opción.