Imitación de Aprendizaje

Es un enfoque dentro del aprendizaje automático que permite a un sistema de inteligencia artificial replicar el comportamiento observado en un conjunto de datos o ejemplos proporcionados por un usuario o experto.

En lugar de aprender a partir de recompensas o castigos, como en el aprendizaje por refuerzo, este método se basa en imitar acciones, decisiones o trayectorias específicas tomadas previamente.

Es ampliamente utilizado en aplicaciones como robótica, conducción autónoma y videojuegos, donde se requiere que el sistema actúe de manera similar a un operador humano.

Requiere muestras de datos representativas y de alta calidad, ya que los modelos dependen de la precisión y diversidad de los ejemplos para generalizar correctamente.