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Exploración y explotación en RL | camiloboo

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Básico·Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo

Exploración y explotación

Exploration and exploitation

También: Dilema exploración-explotación, Exploration and exploitation, Exploration vs exploitation

Equilibrio entre probar acciones para obtener información y elegir la mejor acción conocida.

Definición técnica

Dilema secuencial entre reducir incertidumbre mediante exploración y maximizar retorno esperado con la política estimada.

Primera valoración sin coste

¿Hay un proceso que os está quitando demasiadas horas?

Cuéntame qué proceso seguís haciendo a mano. Revisaré si merece automatizarlo, qué resultado debería mejorar y cuál sería el primer paso razonable.

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Soluciones Casos Cómo trabajo

Explicación empresarial

Expresa la tensión entre aprender alternativas y aprovechar lo que ya parece funcionar.

Para qué sirve

Evitar tanto la repetición prematura de una opción mediocre como la experimentación indefinida.

Cómo funciona

Una estrategia introduce aleatoriedad, optimismo o bonificaciones por incertidumbre al seleccionar acciones.

Ejemplos

Ejemplo práctico

Un agente prueba ocasionalmente otra ruta aunque la actual tenga buen resultado.

Ejemplo empresarial

Un experimento controlado reserva una fracción pequeña para alternativas dentro de límites de riesgo.

Confusiones frecuentes

Explotación significa aprovechar conocimiento, no explotar personas o recursos.

Limitaciones

El equilibrio adecuado depende del coste de experimentar y de cuánto cambia el entorno.

Riesgos

Explorar en sistemas reales puede perjudicar a usuarios; debe limitarse, simularse o revisarse.

Idea principal

Aprender requiere probar, pero la exploración debe guardar proporción con el riesgo.

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Definición técnica
Explicación empresarial
Para qué sirve
Cómo funciona
Ejemplos
Confusiones frecuentes
Limitaciones
Riesgos
Idea principal

Clasificación

Nivel: Básico
Categorías: Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
Recorridos: Diccionario rápido para principiantes Índice alfabético completo de términos

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Términos relacionados

Acción de refuerzo Aprendizaje por refuerzo Política de refuerzo

Fuentes

Machine Learning Glossary
Google for Developers · Documentación oficial
Define aprendizaje semisupervisado, autosupervisado, datos no etiquetados y componentes de refuerzo.
Fuente comprobada el 24 de julio de 2026
Reinforcement Learning: An Introduction
MIT Press · Autor: Richard S. Sutton and Andrew G. Barto · Publicación científica · Publicado el 13 de noviembre de 2018
Texto académico de referencia sobre agentes que maximizan recompensa acumulada al interactuar con un entorno incierto.

Revisión editorial

Última revisión: 24 de julio de 2026

Camilo Boo

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