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Temporal Difference Learning

Es un método de aprendizaje por refuerzo que actualiza las estimaciones de valor utilizando la diferencia entre estimaciones sucesivas. En lugar de esperar a recibir una recompensa final, el algoritmo ajusta continuamente sus estimaciones de valor basándose en la retroalimentación inmediata del entorno. Este enfoque permite un aprendizaje más rápido y eficiente en entornos donde las recompensas son escasas o demoradas.

 

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