El aprendizaje por refuerzo (RL) difiere de otros tipos de aprendizaje, como el supervisado y el no supervisado, en su enfoque y paradigma básicos. A diferencia del aprendizaje supervisado, en el que un modelo aprende a partir de ejemplos etiquetados, y del aprendizaje no supervisado, en el que el modelo intenta aprender patrones y estructuras en A diferencia del aprendizaje no supervisado, en el que el modelo trata de encontrar patrones y estructuras en datos no etiquetados, la RL consiste en entrenar a los agentes para que tomen decisiones secuenciales en un entorno interactuando con él y recibiendo retroalimentación en forma de recompensas o castigos. El agente de RL explora el entorno mediante ensayo y error, aprendiendo de las consecuencias de sus acciones e intentando maximizar una señal de recompensa acumulativa a lo largo del tiempo, en lugar de tener respuestas explícitamente correctas o estructuras predefinidas. Esta naturaleza de ensayo y error de la RL le permite enfrentarse a entornos dinámicos, complejos e inciertos, lo que la hace adecuada para tareas como los juegos, la robótica y los sistemas autónomos.