Descripción: El modelo directo en el contexto del aprendizaje por refuerzo es un enfoque que se centra en la predicción del siguiente estado del entorno, dado un estado actual y una acción específica. Este modelo se basa en la idea de que, al conocer el estado actual y la acción que se va a tomar, es posible anticipar cómo cambiará el entorno. A diferencia de los modelos indirectos, que pueden requerir una exploración más extensa del espacio de estados y acciones, el modelo directo busca simplificar este proceso al proporcionar una representación más directa de la dinámica del entorno. Este enfoque es especialmente útil en situaciones donde el entorno es complejo y las interacciones son numerosas, ya que permite a los agentes aprender de manera más eficiente al reducir la incertidumbre sobre las consecuencias de sus acciones. Además, el modelo directo puede ser implementado utilizando diversas técnicas de aprendizaje automático, como redes neuronales, lo que permite una mayor flexibilidad y adaptabilidad en entornos dinámicos. En resumen, el modelo directo es una herramienta fundamental en el aprendizaje por refuerzo, ya que facilita la toma de decisiones informadas y mejora la capacidad de los agentes para interactuar con su entorno de manera efectiva.
