Descripción: El Aprendizaje por Refuerzo Basado en Modelos (ARBM) es un enfoque dentro del campo del aprendizaje por refuerzo que utiliza un modelo del entorno para guiar la toma de decisiones y optimizar el proceso de aprendizaje. A diferencia del aprendizaje por refuerzo tradicional, que se basa en la exploración y explotación de acciones sin un conocimiento previo del entorno, el ARBM construye un modelo que simula cómo el entorno responde a diferentes acciones. Este modelo permite a los agentes anticipar las consecuencias de sus acciones, lo que puede resultar en una mejora significativa en la eficiencia del aprendizaje. Las características principales del ARBM incluyen la capacidad de planificar a través de simulaciones, la reducción de la necesidad de exploración en entornos complejos y la posibilidad de aprender de manera más rápida y efectiva al aprovechar el conocimiento del modelo. Este enfoque es especialmente relevante en situaciones donde el costo de la exploración es alto o donde el entorno es dinámico y cambia con el tiempo. En resumen, el Aprendizaje por Refuerzo Basado en Modelos combina la teoría del aprendizaje por refuerzo con la modelización del entorno, ofreciendo un marco poderoso para la toma de decisiones en contextos complejos.
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