Descripción: La Cobertura de Markov es un concepto fundamental en el ámbito del aprendizaje por refuerzo y la teoría de grafos. Se refiere a un conjunto de nodos en un modelo gráfico que permite que el resto de la red sea condicionalmente independiente de un nodo particular. Esto significa que, dado un conjunto de nodos en la red, la información sobre el estado de un nodo específico no proporciona información adicional sobre otros nodos, siempre que se conozca el estado de los nodos en la cobertura. Este principio es crucial para simplificar el análisis y la inferencia en modelos complejos, ya que reduce la cantidad de información que debe ser procesada. En el contexto del aprendizaje por refuerzo, la Cobertura de Markov se relaciona más apropiadamente con el concepto de propiedades de Markov y la teoría de las decisiones estocásticas, ayudando a definir las políticas de decisión y a optimizar el aprendizaje al permitir que los agentes se enfoquen en las variables más relevantes para la toma de decisiones, ignorando aquellas que no afectan el resultado. Este enfoque también facilita la implementación de algoritmos de aprendizaje, ya que permite descomponer problemas complejos en subproblemas más manejables, mejorando la eficiencia y la efectividad del aprendizaje.
