Descripción: El Currículo en Aprendizaje por Refuerzo es un enfoque estructurado que se utiliza para entrenar agentes de inteligencia artificial mediante la progresión gradual en la dificultad de las tareas que deben realizar. Este método se basa en la premisa de que los agentes aprenden de la experiencia, recibiendo recompensas o penalizaciones en función de sus acciones. Al comenzar con tareas más simples y aumentar la complejidad de manera controlada, se busca facilitar el proceso de aprendizaje, permitiendo que el agente desarrolle habilidades fundamentales antes de enfrentarse a desafíos más complejos. Este enfoque no solo mejora la eficiencia del aprendizaje, sino que también ayuda a evitar el sobreajuste y la frustración que pueden surgir al intentar resolver problemas difíciles desde el principio. En el contexto del aprendizaje automático, el currículo se integra con algoritmos diversos, donde estos pueden adaptarse y optimizarse a medida que el agente avanza en su entrenamiento. La implementación de un currículo bien diseñado puede resultar en un aprendizaje más robusto y generalizable, lo que es crucial en aplicaciones donde la adaptabilidad y la precisión son esenciales. En resumen, el Currículo en Aprendizaje por Refuerzo representa una estrategia valiosa para mejorar el rendimiento de los agentes de IA, permitiendo un desarrollo más efectivo y eficiente de sus capacidades.
