Descripción: El aprendizaje táctico es una forma de aprendizaje que se centra en estrategias de toma de decisiones a corto plazo. Este enfoque se basa en la idea de que los agentes, ya sean humanos o máquinas, pueden aprender a optimizar sus decisiones mediante la experiencia directa y la retroalimentación inmediata. A diferencia de otros métodos de aprendizaje, como el aprendizaje supervisado, que requiere un conjunto de datos etiquetados, el aprendizaje táctico permite a los agentes explorar su entorno y aprender de las consecuencias de sus acciones. Este tipo de aprendizaje es especialmente relevante en situaciones donde las decisiones deben tomarse rápidamente y donde las condiciones pueden cambiar de manera impredecible. Las características principales del aprendizaje táctico incluyen la adaptabilidad, la capacidad de aprender de errores pasados y la optimización continua de estrategias. Este enfoque es fundamental en campos como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la robótica, donde los sistemas deben interactuar con entornos dinámicos y complejos. En resumen, el aprendizaje táctico representa una metodología efectiva para mejorar la toma de decisiones en tiempo real, permitiendo a los agentes ajustarse y evolucionar en función de la información que reciben de su entorno.
