Más allá de las tablas: Escalando el aprendizaje por refuerzo con aproximación de funciones

Esta guía explora la transición del aprendizaje por refuerzo tabular a la aproximación de funciones, una evolución necesaria para resolver entornos complejos como el Backgammon o tareas de control continuo. Detalla por qué los métodos tabulares fallan debido a las limitaciones de memoria y la falta de generalización, introduce funciones de valor parametrizadas, define el Error Cuadrático Medio de Valor (MSVE) como objetivo de aprendizaje y explica la mecánica de la aproximación de funciones lineales y las actualizaciones de Gradiente Monte Carlo.