Valor de acción

Aprendizaje automático
Fundamentos
Retorno esperado al elegir una acción en un estado y continuar después según una política determinada.
Fecha de última modificación

24 de septiembre de 2026

borrador concepto actualizada 24 sep 2026

Sinónimos: Q-value · Valor de Q

Definición ampliada

El valor de acción, llamado Q-value o valor de Q, expresa el retorno esperado de elegir una acción en un estado y seguir después una política. Debe decirse de qué política se habla: el valor bajo una política concreta y el valor óptimo son objetos distintos [1].

No es la recompensa de ese paso aislado. Incluye consecuencias futuras, que pueden estar demoradas o ser inciertas. Q-learning es un procedimiento para aprender una estimación del valor óptimo; no es un sinónimo del valor de acción [2].

Contexto histórico

Las funciones de valor forman parte de la teoría de decisión secuencial. En 1992, Watkins y Dayan publicaron el análisis de convergencia de Q-learning, algoritmo que actualiza estimaciones de valores de acción a partir de transiciones observadas [2].

Importancia actual

A fecha de septiembre de 2026, las estimaciones de valor permiten comparar acciones en muchos métodos de aprendizaje por refuerzo. El número calculado solo tiene sentido respecto a un estado, una recompensa, un horizonte temporal y una política definidos [1].

Aplicaciones

Generales

  • Elegir acciones en un entorno simulado según su retorno estimado.
  • Analizar por qué una política favorece una acción frente a otra.

Sanitarias

  • Investigar, sobre datos retrospectivos, decisiones secuenciales como la dosificación adaptativa, con evaluación metodológica independiente.
  • Comparar políticas hipotéticas en simulación sin convertir sus valores en probabilidades de beneficio para un paciente [3].

Limitaciones

  • Una estimación puede ser muy incierta para acciones apenas observadas.
  • Una recompensa mal elegida produce valores altos para objetivos clínicamente equivocados.
  • Los valores aprendidos de registros clínicos pueden reflejar selección de tratamientos y factores de confusión [3].

Ejemplos

En un simulador, dos acciones pueden dar la misma recompensa hoy y distinto valor de acción si una de ellas aumenta la probabilidad de un buen resultado futuro. Esa comparación depende de las reglas del simulador y de la política que se seguirá después.

Relacionados

Referencias

1.
Sutton RS, Barto AG. Reinforcement Learning: An Introduction. The MIT Press. 2018. https://mitpress.mit.edu/9780262039246/reinforcement-learning/
2.
Watkins CJCH, Dayan P. Q-learning. Machine Learning. 1992;8:279-292. doi: 10.1007/BF00992698
3.
Gottesman O, Johansson F, Komorowski M, Faisal A, Sontag D, Doshi-Velez F, et al. Guidelines for Reinforcement Learning in Healthcare. Nature Medicine. 2019;25(1):16-18. doi: 10.1038/s41591-018-0310-5
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