Descripción: La comparación de algoritmos de aprendizaje por refuerzo en el contexto de AutoML implica una evaluación exhaustiva de diferentes enfoques utilizados para entrenar agentes que aprenden a tomar decisiones a través de la interacción con un entorno. Estos algoritmos, que incluyen métodos como Q-learning, Deep Q-Networks (DQN) y Proximal Policy Optimization (PPO), se caracterizan por su capacidad para optimizar políticas de acción basadas en recompensas recibidas. La eficiencia y el rendimiento de estos algoritmos son cruciales, ya que determinan la rapidez con la que un agente puede aprender y adaptarse a nuevas situaciones. En el ámbito de AutoML, donde la automatización del proceso de modelado es esencial, la selección del algoritmo adecuado puede influir significativamente en la calidad de los modelos generados. La comparación se basa en métricas como la tasa de convergencia, la estabilidad y la capacidad de generalización, lo que permite a los investigadores y desarrolladores identificar el enfoque más adecuado para tareas específicas. Además, la implementación de estos algoritmos en entornos de AutoML puede facilitar la creación de modelos más robustos y eficientes, optimizando así el tiempo y los recursos necesarios para el desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial.
