Descripción: La Teoría de Campo Medio es un marco teórico utilizado en la física estadística y el aprendizaje automático para analizar sistemas complejos. En este contexto, se busca simplificar el estudio de interacciones entre múltiples componentes de un sistema al considerar que cada componente interactúa con un campo promedio generado por todos los demás. Esto permite reducir la complejidad del problema, facilitando el análisis y la obtención de soluciones. En el ámbito del aprendizaje automático, la Teoría de Campo Medio se aplica para entender y modelar sistemas de aprendizaje, donde se considera que los elementos de un modelo interactúan con un promedio de las activaciones de los elementos asociados. Este enfoque ha demostrado ser útil para analizar la convergencia y el rendimiento de algoritmos de aprendizaje, así como para optimizar arquitecturas de modelos. La Teoría de Campo Medio también se utiliza en el aprendizaje por refuerzo, donde se puede modelar el comportamiento de agentes en entornos complejos, permitiendo una mejor comprensión de cómo las decisiones de un agente afectan su rendimiento en un contexto más amplio.
