Behavioral Cloning (Clonación de Comportamiento)
Es un enfoque de aprendizaje supervisado utilizado en el ámbito de la inteligencia artificial para enseñar a un agente a replicar un comportamiento específico observado en datos de demostración.
Consiste en entrenar un modelo a partir de ejemplos de entrada y salida proporcionados por un experto humano o un sistema ya establecido que actúa como referencia.
El objetivo es que el agente aprenda a imitar decisiones o acciones observadas sin optimizar necesariamente por un objetivo explícito.
Utiliza algoritmos de aprendizaje para inferir patrones y asociaciones entre los datos observados y las acciones deseadas.
Se emplea comúnmente en el control automático, robótica, conducción autónoma y videojuegos, donde un comportamiento experto puede ser capturado como referencia.
Su principal desafío radica en la capacidad del modelo para generalizar, ya que puede tener dificultades en situaciones no incluidas en el conjunto de datos de demostración.
La calidad y diversidad de los ejemplos proporcionados son clave para el éxito del aprendizaje mediante este enfoque.