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La IA agéntica es una rama avanzada de la inteligencia artificial que capacita a los sistemas para actuar de forma autónoma, tomar decisiones y realizar tareas complejas con una supervisión humana mínima. A diferencia de la IA tradicional, los sistemas agénticos analizan datos, se adaptan a entornos dinámicos y ejecutan procesos de múltiples pasos con autonomía y eficiencia.
El Aprendizaje Automático (ML) es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que permite a las máquinas aprender de los datos, identificar patrones, hacer predicciones y mejorar la toma de decisiones con el tiempo sin programación explícita.
El Aprendizaje por Refuerzo (RL) es una rama del aprendizaje automático centrada en entrenar agentes para tomar secuencias de decisiones dentro de un entorno, aprendiendo conductas óptimas a través de la retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones. Explora los conceptos clave, algoritmos, aplicaciones y desafíos del RL.
El Aprendizaje por Refuerzo (RL) es un método de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático donde un agente aprende a tomar decisiones realizando acciones y recibiendo retroalimentación. La retroalimentación, en forma de recompensas o penalizaciones, guía al agente para mejorar su desempeño con el tiempo. RL se utiliza ampliamente en videojuegos, robótica, finanzas, salud y vehículos autónomos.
El Aprendizaje por Refuerzo a partir de Retroalimentación Humana (RLHF) es una técnica de aprendizaje automático que integra la intervención humana para guiar el proceso de entrenamiento de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo. A diferencia del aprendizaje por refuerzo tradicional, que depende únicamente de señales de recompensa predefinidas, el RLHF aprovecha los juicios humanos para modelar y perfeccionar el comportamiento de los modelos de IA. Este enfoque garantiza que la IA se alinee más estrechamente con los valores y preferencias humanas, lo que lo hace especialmente útil en tareas complejas y subjetivas.
Q-learning es un concepto fundamental en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático, particularmente dentro del aprendizaje por refuerzo. Permite a los agentes aprender acciones óptimas mediante la interacción y la retroalimentación a través de recompensas o penalizaciones, mejorando la toma de decisiones con el tiempo.
El razonamiento multi-hop es un proceso de IA, especialmente en PLN y grafos de conocimiento, donde los sistemas conectan múltiples piezas de información para responder preguntas complejas o tomar decisiones. Permite conexiones lógicas entre fuentes de datos, apoyando respuestas avanzadas, completando grafos de conocimiento y creando chatbots más inteligentes.
