Descripción: El sesgo de sobreestimación es un fenómeno que se presenta en el aprendizaje por refuerzo, donde el valor estimado de una acción es sistemáticamente más alto que su valor verdadero. Este sesgo puede surgir debido a la forma en que se actualizan las estimaciones de valor en función de las recompensas recibidas. En el contexto del aprendizaje por refuerzo, los agentes aprenden a tomar decisiones basándose en la retroalimentación que reciben del entorno, y si estas estimaciones son sobrestimadas, pueden llevar a decisiones subóptimas. Este sesgo puede ser particularmente problemático en entornos complejos donde las recompensas son escasas o ruidosas, ya que puede hacer que el agente persista en acciones que no son realmente beneficiosas. La sobreestimación puede ser el resultado de un enfoque de optimización que favorece la exploración de acciones que parecen prometedoras, pero que en realidad no ofrecen el rendimiento esperado. Por lo tanto, es crucial para el diseño de algoritmos de aprendizaje por refuerzo tener en cuenta este sesgo, implementando técnicas que ayuden a mitigar sus efectos y a mejorar la precisión de las estimaciones de valor.
