Descripción: Las métricas temporales son mediciones utilizadas para evaluar el rendimiento de un agente a lo largo del tiempo en diversos contextos, como el aprendizaje por refuerzo y la detección de anomalías con inteligencia artificial. Estas métricas permiten analizar cómo un agente se comporta y mejora su rendimiento en función de las decisiones que toma en entornos dinámicos. En el aprendizaje por refuerzo, las métricas temporales pueden incluir la recompensa acumulada, el tiempo promedio para alcanzar un objetivo o la tasa de éxito en tareas específicas. Por otro lado, en la detección de anomalías, estas métricas pueden ayudar a identificar patrones de comportamiento a lo largo del tiempo, permitiendo detectar desviaciones significativas que podrían indicar problemas o fallos en un sistema. La importancia de las métricas temporales radica en su capacidad para proporcionar una visión clara del progreso y la efectividad de un agente, facilitando la toma de decisiones informadas para optimizar su rendimiento y adaptabilidad en entornos complejos.
