Descripción: La mejora de política Q es un proceso fundamental en el aprendizaje por refuerzo, que se centra en la optimización de la política de un agente en función de los valores Q actualizados. En este contexto, la política se refiere a la estrategia que sigue un agente para decidir qué acción tomar en un estado determinado. La mejora de política Q implica ajustar esta estrategia para maximizar la recompensa esperada a largo plazo. Este proceso se basa en la idea de que, a medida que el agente interactúa con su entorno y recibe retroalimentación en forma de recompensas, puede refinar su política para ser más efectiva. La mejora de política Q se realiza utilizando la función de valor Q, que estima la calidad de una acción en un estado específico. A través de iteraciones sucesivas, el agente actualiza sus estimaciones de valor Q y, en consecuencia, ajusta su política para favorecer acciones que han demostrado ser más beneficiosas. Este enfoque permite que el agente aprenda de su experiencia, adaptándose a cambios en el entorno y mejorando su rendimiento con el tiempo. La mejora de política Q es esencial para el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial que requieren toma de decisiones autónoma y se aplica en diversas áreas, desde juegos hasta robótica y optimización de procesos.
