Descripción: Las ‘Recompensas Escasas’ en el contexto del aprendizaje por refuerzo se refieren a situaciones en las que un agente recibe recompensas de manera poco frecuente o solo después de haber realizado una larga secuencia de acciones. Este tipo de entorno puede ser desafiante para los algoritmos de aprendizaje, ya que la escasez de recompensas dificulta la retroalimentación necesaria para que el agente aprenda de manera efectiva. En estos escenarios, el agente debe explorar y experimentar con diferentes acciones durante un período prolongado antes de recibir una recompensa, lo que puede llevar a un aprendizaje más lento y a la necesidad de estrategias más sofisticadas para maximizar las recompensas a largo plazo. Las recompensas escasas son comunes en problemas complejos donde las acciones tienen efectos a largo plazo, y donde la relación entre las acciones y las recompensas no es inmediata ni obvia. Este fenómeno resalta la importancia de la exploración en el aprendizaje por refuerzo, ya que el agente debe ser capaz de balancear la explotación de acciones conocidas que han dado recompensas en el pasado con la exploración de nuevas acciones que podrían resultar en recompensas futuras. En resumen, las recompensas escasas representan un desafío significativo en el aprendizaje por refuerzo, requiriendo un enfoque cuidadoso y estratégico para el aprendizaje y la toma de decisiones.
