Descripción: La parametrización de política en el contexto del aprendizaje por refuerzo se refiere al proceso de definir una política utilizando parámetros que pueden ser optimizados. En este enfoque, la política, que es una estrategia que determina las acciones que un agente debe tomar en un entorno dado, se representa mediante una función que depende de un conjunto de parámetros ajustables. Esto permite que el agente aprenda y mejore su rendimiento a través de la optimización de estos parámetros, utilizando técnicas como el gradiente de política. La parametrización de política es fundamental porque proporciona una forma flexible y eficiente de representar políticas complejas, facilitando la exploración y explotación de acciones en entornos dinámicos. Además, permite la generalización, lo que significa que el agente puede aplicar lo aprendido en situaciones similares, mejorando así su capacidad de adaptación. Este enfoque es especialmente útil en problemas donde el espacio de acción es grande o continuo, ya que evita la necesidad de almacenar y evaluar una tabla de acciones para cada estado posible. En resumen, la parametrización de política es una técnica clave en el aprendizaje por refuerzo que permite a los agentes aprender de manera más efectiva y eficiente en entornos complejos.
