Descripción: La regularización de política es una técnica fundamental en el ámbito del aprendizaje por refuerzo, diseñada para prevenir el sobreajuste de la política de un agente. En este contexto, la política se refiere a la estrategia que sigue un agente para tomar decisiones en un entorno determinado. El sobreajuste ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, lo que resulta en un rendimiento deficiente en situaciones no vistas. La regularización de política aborda este problema al introducir un término de penalización en la función de pérdida, lo que limita la complejidad de la política y fomenta la generalización. Esta técnica puede incluir métodos como la regularización L2, que penaliza los pesos de la política, o enfoques más sofisticados que ajustan la exploración y explotación del agente. Al implementar la regularización de política, se busca equilibrar la capacidad del agente para aprender de su experiencia mientras se evita que se adapte demasiado a patrones específicos de los datos. Esto es crucial en entornos dinámicos y complejos, donde la variabilidad puede ser alta y las decisiones deben ser robustas. En resumen, la regularización de política es una herramienta esencial para mejorar la estabilidad y la eficacia de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo, permitiendo que los agentes se comporten de manera más efectiva en situaciones del mundo real.
