Tabla de contenido:
- Definición - ¿Qué significa Aprendizaje de refuerzo profundo?
- Techopedia explica el aprendizaje de refuerzo profundo
Definición - ¿Qué significa Aprendizaje de refuerzo profundo?
El aprendizaje de refuerzo profundo es el aprendizaje de refuerzo que se aplica utilizando redes neuronales profundas. Este tipo de aprendizaje implica que las computadoras actúen sobre modelos sofisticados y observen grandes cantidades de información para determinar una ruta o acción optimizada.
Techopedia explica el aprendizaje de refuerzo profundo
Una forma de describir el aprendizaje de refuerzo profundo es que una red neuronal profunda aprende a través del refuerzo de experiencias individuales.
Supongamos que la red neuronal profunda mapea un espacio visual del juego y analiza ese espacio del juego a través de un continuo de tiempo para ver qué sucede dentro del juego. La computadora comienza a comprender cuáles son los resultados en función de las entradas y, a su vez, puede "jugar de manera más inteligente". Esto se relaciona con otros esfuerzos tecnológicos similares, como las redes Q profundas.
En general, los expertos en aprendizaje automático están impulsando este tipo de modelos como una forma para que las máquinas se vuelvan más inteligentes o aprendan a pensar más como los humanos, aunque se aplican barreras y límites prácticos.
