Descripción: La mejora de política en el contexto del aprendizaje por refuerzo se refiere al proceso de ajustar una política, que es una estrategia que un agente sigue para tomar decisiones en un entorno determinado, con el objetivo de maximizar su retorno esperado. Este retorno esperado se puede entender como la recompensa acumulada que el agente puede obtener a lo largo del tiempo al seguir dicha política. La mejora de política es un componente fundamental en los algoritmos de aprendizaje por refuerzo, ya que permite al agente aprender de su experiencia y optimizar su comportamiento en función de las recompensas recibidas. Este proceso puede llevarse a cabo de diversas maneras, como mediante la exploración de nuevas acciones o la explotación de acciones que ya han demostrado ser efectivas. La mejora de política puede ser implementada de forma directa, donde se ajusta la política en función de las recompensas observadas, o de forma indirecta, utilizando métodos como el aprendizaje por valor, donde se evalúan las acciones y se ajusta la política en consecuencia. En resumen, la mejora de política es esencial para el aprendizaje autónomo de los agentes, permitiéndoles adaptarse y mejorar su rendimiento en entornos complejos y dinámicos.
