Descripción: El Aprendizaje por Refuerzo Sensible al Riesgo es una variante del aprendizaje por refuerzo que incorpora la consideración del riesgo asociado con diferentes acciones y sus resultados. A diferencia de los enfoques tradicionales que se centran únicamente en maximizar la recompensa esperada, este método evalúa las posibles variaciones en los resultados y cómo estas pueden afectar el rendimiento a largo plazo. Esto es especialmente relevante en entornos donde las decisiones pueden tener consecuencias significativas y donde la incertidumbre es un factor crítico. Las características principales de este enfoque incluyen la capacidad de modelar la aversión al riesgo, la adaptación a situaciones cambiantes y la optimización de estrategias que no solo buscan maximizar las recompensas, sino también minimizar las pérdidas potenciales. Este enfoque es fundamental en aplicaciones donde la seguridad y la estabilidad son prioritarias, como en finanzas, salud y robótica, donde las decisiones deben ser tomadas con un entendimiento claro de los riesgos involucrados.
