Descripción: Las herramientas de aprendizaje por refuerzo son software y recursos diseñados para facilitar la investigación e implementación de algoritmos que permiten a los agentes aprender a tomar decisiones mediante la interacción con un entorno. Este enfoque se basa en la idea de que un agente puede aprender a maximizar una recompensa a través de la exploración y explotación de acciones en un entorno determinado. Las herramientas de aprendizaje por refuerzo suelen incluir bibliotecas de programación, entornos de simulación y plataformas que permiten a los investigadores y desarrolladores experimentar con diferentes algoritmos y configuraciones. Estas herramientas son esenciales para el desarrollo de aplicaciones en áreas como la inteligencia artificial, la robótica, los videojuegos y la optimización de procesos, donde el aprendizaje autónomo y la adaptación a situaciones cambiantes son cruciales. Además, muchas de estas herramientas están diseñadas para ser accesibles, permitiendo a los usuarios sin un profundo conocimiento técnico explorar y aplicar conceptos de aprendizaje por refuerzo en sus proyectos. La combinación de AutoML y aprendizaje no supervisado en este contexto permite a los usuarios automatizar la selección de modelos y la optimización de hiperparámetros, facilitando aún más la implementación de soluciones efectivas en problemas complejos.
