¿Qué es y en que consiste el aprendizaje por refuerzo?
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El aprendizaje por refuerzo o aprendizaje reforzado (en inglés: reinforcement learning) es un área del aprendizaje automático (AA) inspirada en la psicología conductista, cuya ocupación es determinar qué acciones debe escoger un agente de software en un entorno dado con el fin de maximizar alguna noción de "recompensa" o premio acumulado. Si bien se ha usado principalmente para resolver tareas en robótica y juegos, se ha vuelto popular a la hora de entrenar modelos del lenguaje ya que, dada la calificación de una persona, el modelo puede ser optimizado para generar mejores respuestas 
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