Descripción: La recompensa media en el contexto del aprendizaje por refuerzo se refiere a la cantidad promedio de recompensa que un agente recibe a lo largo del tiempo mientras interactúa con un entorno. Este concepto es fundamental para evaluar el rendimiento de un agente, ya que permite medir su capacidad para maximizar las recompensas en función de las acciones que toma. La recompensa media se calcula generalmente sobre un periodo de tiempo específico y puede ser influenciada por diversos factores, como la estrategia de exploración del agente, la naturaleza del entorno y la calidad de las políticas implementadas. Un agente que logra una alta recompensa media indica que ha aprendido a tomar decisiones efectivas que le permiten obtener beneficios consistentes. Este valor se utiliza para comparar diferentes algoritmos de aprendizaje por refuerzo y para ajustar parámetros en el proceso de entrenamiento, buscando siempre mejorar la eficiencia y efectividad del agente. En resumen, la recompensa media es un indicador clave del éxito en el aprendizaje por refuerzo, ya que refleja la habilidad del agente para adaptarse y optimizar su comportamiento en un entorno dinámico y a menudo incierto.
