Descripción: Una recompensa retrasada es una recompensa que se recibe después de una serie de acciones, en lugar de inmediatamente. Este concepto es fundamental en el aprendizaje por refuerzo, un área de la inteligencia artificial que se centra en cómo los agentes pueden aprender a tomar decisiones a través de la interacción con un entorno. En este contexto, las recompensas retrasadas permiten que los agentes evalúen el valor de sus acciones en función de las consecuencias a largo plazo, en lugar de centrarse únicamente en las recompensas inmediatas. Esta característica es crucial para el desarrollo de estrategias más complejas y efectivas, ya que fomenta la planificación y la anticipación de resultados futuros. Las recompensas retrasadas también reflejan la naturaleza de muchas situaciones en la vida real, donde las decisiones pueden tener efectos que no se manifiestan de inmediato. Por lo tanto, entender y aplicar este concepto es esencial para el diseño de algoritmos de aprendizaje que sean capaces de resolver problemas complejos y adaptarse a entornos dinámicos.
