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AI Atlas

Exploration vs. Exploitation

Exploración vs. explotación

Reinforcement LearningNivel 3 · AvanzadoConcepto~1 min de lectura

En una frase

Exploration vs. Exploitation: el dilema entre aprovechar lo que ya se sabe que funciona y probar opciones nuevas que podrían ser mejores.

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Explícamelo fácil

¿Vas a tu restaurante favorito (explotar lo conocido) o pruebas uno nuevo que podría ser mejor o peor (explorar)? Si nunca exploras, te pierdes opciones mejores; si siempre exploras, nunca disfrutas de lo que ya sabes que es bueno. Los agentes de RL enfrentan este dilema constantemente.

Nivel técnico

Profundizando

Estrategias: ε-greedy (elegir al azar con probabilidad ε), muestreo de Thompson, cotas de confianza superiores (UCB) y bonificaciones por curiosidad. El problema de los multi-armed bandits es su formulación más simple y se usa en pruebas A/B adaptativas y recomendaciones.

¿Por qué importa?

Aparece en cualquier sistema que aprende de la interacción: recomendaciones, anuncios, robótica.

¿Dónde se utiliza?

  • Sistemas de recomendación
  • Pruebas A/B adaptativas
  • Robótica

Antes de aprender esto

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