Hola, Alberto. ¿Cómo vas?
Gracias por compartir tus reflexiones y aprendizajes con la comunidad Alura.
Veo que completaste la actividad y compartiste la ejecución de tu cuaderno en Google Colab. Es una buena señal que el entrenamiento finalizara correctamente y que el agente alcanzara un buen desempeño durante la evaluación. Este tipo de práctica ayuda a comprender cómo el aprendizaje por refuerzo mejora la toma de decisiones a partir de la experiencia, un concepto que también es muy útil para entender el funcionamiento de otros modelos de Inteligencia Artificial.
Consejo: prueba modificar valores como la tasa de aprendizaje (alpha), el factor de descuento (gamma) o la tasa de exploración (epsilon) y vuelve a ejecutar el entrenamiento. Luego compara los resultados para observar cómo cada hiperparámetro influye en el rendimiento del agente.
Cuenta con el apoyo del foro en tu viaje. Saludos y buenos estudios.