Algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo: Una Guía Exhaustiva

Este artículo proporciona una visión general exhaustiva de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo, comenzando con la iteración de valor y política fundamentales, progresando a métodos de Monte Carlo, aprendizaje por diferencia temporal, métodos basados en valor y métodos de gradiente de política. Se profundiza en algoritmos avanzados como Deep Q-Networks (DQN), TRPO y PPO. El artículo utiliza un enfoque de problema-solución, explicando sistemáticamente las ideas centrales y las mejoras de varios algoritmos, convirtiéndolo en una referencia valiosa para el campo del aprendizaje por refuerzo.