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El aprendizaje por refuerzo es una técnica de IA en la que un agente aprende a tomar decisiones interactuando con su entorno. El agente recibe recompensas o «castigos» en función de sus acciones y ajusta su comportamiento para maximizar las recompensas a largo plazo, como en los videojuegos o la robótica.
