Descripción: El Aprendizaje por Refuerzo con Aproximación de Función es un enfoque dentro del aprendizaje por refuerzo que utiliza aproximadores de función para generalizar la función de valor, lo que permite a los agentes aprender a tomar decisiones en entornos complejos y de alta dimensión. En lugar de almacenar valores para cada estado posible, lo que sería impracticable en muchos casos, se emplean modelos matemáticos, como redes neuronales, para estimar estos valores. Esto permite que el agente aprenda de manera más eficiente y se adapte a nuevas situaciones basándose en experiencias previas. Este método es especialmente útil en escenarios donde el espacio de estados es vasto o continuo, como en juegos, robótica y sistemas de control. La capacidad de generalizar a partir de ejemplos previos permite que el agente no solo aprenda de su experiencia directa, sino que también aplique ese conocimiento a situaciones no vistas, mejorando así su rendimiento y eficacia. En resumen, el Aprendizaje por Refuerzo con Aproximación de Función combina la exploración y explotación de estrategias de aprendizaje, facilitando la toma de decisiones óptimas en entornos dinámicos y complejos.
