Descripción: El ‘Error de Aproximación de Función’ en el contexto del aprendizaje por refuerzo se refiere a la discrepancia entre la verdadera función de valor y la función de valor que se ha aproximado mediante un modelo. En el aprendizaje por refuerzo, un agente interactúa con un entorno y aprende a tomar decisiones basadas en recompensas y castigos. La función de valor es crucial, ya que estima la cantidad de recompensa que se puede esperar a largo plazo al seguir una política determinada desde un estado específico. Sin embargo, debido a la complejidad del entorno y la necesidad de generalizar a partir de experiencias limitadas, los agentes a menudo utilizan aproximaciones, como redes neuronales, para representar estas funciones de valor. El error de aproximación se produce cuando esta representación no captura con precisión la verdadera función de valor, lo que puede llevar a decisiones subóptimas. Este error puede ser influenciado por varios factores, como la arquitectura del modelo, la calidad de los datos de entrenamiento y la exploración del entorno. Comprender y minimizar este error es fundamental para mejorar la eficiencia y efectividad del aprendizaje del agente, ya que un error significativo puede resultar en un rendimiento deficiente y en la incapacidad de aprender de manera efectiva en entornos complejos.
