Descripción: El aprendizaje por refuerzo sin modelo es un enfoque en el que un agente aprende a tomar decisiones y a optimizar su comportamiento a través de la interacción directa con su entorno, sin la necesidad de un modelo predefinido que describa cómo funciona dicho entorno. En este tipo de aprendizaje, el agente recibe retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones en función de las acciones que realiza, lo que le permite ajustar su estrategia de manera continua. Este enfoque se basa en la exploración y explotación: el agente debe explorar diferentes acciones para descubrir cuáles son las más efectivas, mientras que también debe explotar el conocimiento adquirido para maximizar las recompensas. A diferencia de los métodos basados en modelos, donde se intenta construir una representación del entorno, el aprendizaje sin modelo se centra en la experiencia directa, lo que puede ser especialmente útil en situaciones donde el entorno es complejo o difícil de modelar. Este tipo de aprendizaje es fundamental en áreas como la robótica, los videojuegos y la optimización de procesos, donde las dinámicas del entorno pueden ser impredecibles y cambiantes. En resumen, el aprendizaje por refuerzo sin modelo permite a los agentes adaptarse y aprender de manera autónoma, lo que lo convierte en una herramienta poderosa en el campo de la inteligencia artificial.
