Descripción: La ‘Exploración Dependiente del Estado’ es una estrategia utilizada en el aprendizaje por refuerzo que ajusta la tasa de exploración de un agente en función del estado actual en el que se encuentra. En este contexto, la exploración se refiere a la capacidad del agente para probar nuevas acciones y descubrir información sobre el entorno, mientras que la explotación se refiere a la selección de acciones que se sabe que son efectivas basadas en la experiencia previa. Esta estrategia es crucial para equilibrar la exploración y la explotación, ya que permite al agente ser más curioso en estados donde la información es escasa y, al mismo tiempo, ser más conservador en estados donde ya ha acumulado suficiente conocimiento. La exploración dependiente del estado se basa en la premisa de que no todos los estados son igualmente informativos; algunos pueden requerir más exploración para optimizar el rendimiento del agente. Esta técnica se implementa a menudo en algoritmos de aprendizaje por refuerzo, donde se busca maximizar la recompensa acumulada a lo largo del tiempo. Al adaptar la tasa de exploración a las características del estado, los agentes pueden aprender de manera más eficiente y efectiva, mejorando su capacidad para tomar decisiones en entornos complejos y dinámicos.
