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Al mismo tiempo, las interfaces de humano a máquina han evolucionado considerablemente también. El mouse y el teclado están siendo reemplazados con gesticulaciones, deslizamientos de los dedos, tacto y lenguaje natural, generando un interés renovado en la inteligencia artificial y el deep learning.

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Deep learning abarca los tres tipos de machine learning; reinforcement learning y deep learning no se excluyen mutuamente. Los problemas complejos de reinforcement learning a menudo requieren el uso de redes neuronales profundas, un campo conocido como deep reinforcement learning.

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Reinforcement learning es una rama de machine learning. A diferencia de machine learning supervisado y no supervisado, reinforcement learning no requiere un conjunto de datos estáticos, sino que opera en un entorno dinámico y aprende de las experiencias recopiladas.

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El deep learning es una de las bases de la inteligencia artificial (AI) y el interés actual en el deep learning se debe en parte al auge que tiene ahora la inteligencia artificial. Las técnicas de deep learning han mejorado la capacidad de clasificar, reconocer, detectar y describir – en una palabra, entender.

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El aprendizaje por refuerzo o aprendizaje reforzado es un área del aprendizaje automático 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.

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El deep learning es un tipo de machine learning que entrena a una computadora para que realice tareas como las hacemos los seres humanos, como el reconocimiento del habla, la identificación de imágenes o hacer predicciones. En lugar de organizar datos para que se ejecuten a través de ecuaciones predefinidas, el deep learning configura parámetros básicos acerca de los datos y entrena a la computadora para que aprenda por cuenta propia reconociendo patrones mediante el uso de muchas capas de procesamiento.