Descripción: La recompensa esperada es un concepto fundamental en el aprendizaje por refuerzo, que se refiere a la anticipación de la recompensa que se puede obtener al realizar una acción específica dentro de un entorno determinado, basado en la política actual del agente. Este valor se calcula considerando tanto la recompensa inmediata que se puede recibir tras la acción como las recompensas futuras que se pueden obtener a partir de las decisiones subsecuentes. La recompensa esperada permite a los agentes de aprendizaje por refuerzo evaluar y comparar diferentes acciones, guiando su comportamiento hacia aquellas que maximizarán su rendimiento a largo plazo. Este enfoque se basa en la idea de que los agentes deben aprender a tomar decisiones óptimas a través de la experiencia, ajustando su política en función de las recompensas recibidas. La recompensa esperada se representa comúnmente mediante la función de valor, que estima el valor total que se puede obtener a partir de un estado particular, considerando todas las posibles acciones y sus consecuencias. Este concepto es crucial para el desarrollo de algoritmos de aprendizaje por refuerzo, ya que proporciona una base matemática para la toma de decisiones en entornos complejos y dinámicos, donde las consecuencias de las acciones no son siempre inmediatas ni evidentes.
