Resumen

Probar el buen funcionamiento de un Agente en Reinforcement Learning es un desafío, esta tesis plantea usar técnicas de NLP para generar casos de prueba en donde la posibilidad de fallos es más probable, interpretando que la interacción entre un agente y el ambiente es un lenguaje o una secuencia según convenga.