Descripción: Las métricas de rendimiento de aprendizaje por refuerzo son medidas cuantitativas utilizadas para evaluar la efectividad de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Estas métricas permiten a los investigadores y desarrolladores entender cómo un agente aprende a interactuar con su entorno y a maximizar su recompensa a lo largo del tiempo. Entre las métricas más comunes se encuentran la recompensa acumulativa, que mide la cantidad total de recompensas obtenidas por el agente durante un episodio, y la tasa de convergencia, que evalúa la rapidez con la que el agente alcanza una política óptima. Otras métricas incluyen la estabilidad del aprendizaje, que analiza la variabilidad en el rendimiento del agente a lo largo de múltiples episodios, y el tiempo de entrenamiento, que indica cuánto tiempo se necesita para que el agente aprenda a realizar una tarea específica. Estas métricas son fundamentales para comparar diferentes algoritmos y enfoques dentro del aprendizaje por refuerzo, así como para ajustar hiperparámetros y mejorar el rendimiento general de los modelos. En un contexto de aprendizaje automático automatizado, donde la automatización de procesos de aprendizaje automático es clave, estas métricas permiten optimizar la selección y configuración de algoritmos, facilitando la creación de modelos más eficientes y efectivos sin intervención manual constante.
