Descripción: El ‘Error de Modelado’ en el contexto del aprendizaje por refuerzo se refiere a la discrepancia entre los resultados predichos por un modelo y los resultados reales observados en el entorno. Este fenómeno ocurre cuando el modelo que se utiliza para predecir el comportamiento de un agente no captura adecuadamente la dinámica del entorno, lo que puede llevar a decisiones subóptimas. En el aprendizaje por refuerzo, un agente aprende a través de la interacción con su entorno, recibiendo recompensas o penalizaciones en función de sus acciones. Si el modelo que guía estas decisiones es inexacto, el agente puede aprender políticas que no son efectivas en la práctica. Las características principales del error de modelado incluyen la falta de representatividad del modelo, la simplificación excesiva de las dinámicas del entorno y la incapacidad para adaptarse a cambios en el mismo. Este error es relevante porque puede afectar significativamente la eficiencia y efectividad del aprendizaje del agente, limitando su capacidad para generalizar y adaptarse a situaciones no vistas. En resumen, el error de modelado es un desafío crítico en el aprendizaje por refuerzo que puede influir en el rendimiento de los sistemas de inteligencia artificial, destacando la importancia de desarrollar modelos más precisos y robustos.
