# data[].attributes.body
-Es una mezcla de todos los anteriores

EJEMPLO

Sistema de diagnóstico médico

# data[].attributes.headline
AGENTES DE APRENDIZAJE POR REFORZAMIENTO

# data[].attributes.subject
AGENTES DE APRENDIZAJE POR REFORZAMIENTO

# data[].attributes.body
-Pueden aprender y adaptarse a través de la interacción con el entorno

-Utilizan recompensas y castigos para mejorar

EJEMPLO

Streaming (sugerir)

# data[].attributes.body
-Siguen un conjunto de reglas predefinidas

-Las reglas se crean manualmente y debe responder a diferentes a diferentes situaciones

EJEMPLO

Sistema inteligente de calefacción

# data[].attributes.body
-Tienen un modelo interno del entorno que utilizan para predecir cambios

-Se usa para planificar y tomar decisiones que optimicen sus resultados a largo plazo

EJEMPLO

Un programa que planifica la mejor ruta del destino de las vacaciones

# data[].attributes.body
-Tienen un objetivo o una meta específica que intentan alcanzar.

-Utilizan información del entorno.

-Pueden adaptar su comportamiento

EJEMPLO

El robot de AMAZÓN

# data[].attributes.body
-Toman decisiones basadas únicamente de la información actual del entorno.

-Sirven para tareas específicas y predefinidas donde no hay cambios en el entorno

EJEMPLO

Un sistema de riego automático