Descripción: Las variantes de Q-Learning son adaptaciones o modificaciones del algoritmo estándar de Q-Learning, un método fundamental en el campo del aprendizaje por refuerzo. Este algoritmo se basa en la idea de que un agente puede aprender a tomar decisiones óptimas mediante la interacción con un entorno, actualizando su conocimiento sobre las acciones y sus respectivas recompensas. Las variantes surgen para abordar limitaciones del Q-Learning clásico, como la convergencia lenta o la incapacidad para manejar espacios de estado grandes y complejos. Algunas de estas variantes incluyen el Dueling Q-Learning, que separa la estimación del valor de estado y la ventaja de las acciones, y el Double Q-Learning, que utiliza dos conjuntos de valores Q para reducir la sobreestimación de las recompensas. Otras adaptaciones, como el Prioritized Experience Replay, mejoran la eficiencia del aprendizaje al priorizar experiencias más relevantes. Estas variantes permiten a los investigadores y desarrolladores optimizar el rendimiento de los algoritmos en diversas aplicaciones, desde juegos hasta robótica y sistemas de recomendación, haciendo del Q-Learning una herramienta versátil y poderosa en el aprendizaje automático.
