¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

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El tipo de aprendizaje en el cual las máquinas aprenden y perfeccionan sus técnicas en base a su propia experiencia, utilizan la metodología del aprendizaje por refuerzo.

Es una instrucción que consiste en alcanzar el rendimiento ideal a través de aciertos y errores.

Definición de aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo es una rama del machine learning en la cual la máquina guía su propio aprendizaje a través de recompensas y castigos. Es decir, consiste en un sistema de instrucción autónomo cuyo camino es indicado según sus aciertos y errores.

Consta de un aprendizaje empírico, por lo que el agente informático está en constante búsqueda de aquellas decisiones que le premien de algún modo, a la par que evita aquellos caminos que, por experiencia propia, son penalizados.

También, se puede decir que el aprendizaje reforzado es un concepto similar al que utilizan los seres vivos. Esto es, las máquinas aprenden qué decisiones tomar de acuerdo a la situación en la que se encuentren. Además, son capaces de desarrollar estrategias con una visión a largo plazo.

Ejemplo: ¿Cómo funciona el aprendizaje por refuerzo?

A continuar, se presenta un ejemplo sencillo sobre cómo funciona el aprendizaje por refuerzo.

En primer lugar, hay que tener en cuenta que en el aprendizaje reforzado hay 6 variables principales;

  1. Ambiente: Es el entorno donde el agente se mueve e interactúa. Contiene todos los elementos que constituye el estado. Establece las reglas y las limitaciones del sitio.

  2. Estado: Es la situación actual del ambiente, teniendo en cuenta todos sus elementos y variables. En pocas palabras, es un indicador actual del ambiente.

  3. Agente: Es la máquina o el modelo al cual se le aplica inteligencia por refuerzo. Es el autor del escenario y el que toma las decisiones por autonomía propia.

  4. Acciones: Son las posibles decisiones que puede tomar el agente en diversas circunstancias.

  5. Recompensas: Son los premios que se le otorgan al agente por acertar o tomar el camino correcto.

  6. Penalizaciones: Son los castigos que se le otorgan al agente por fallar o tomar el camino incorrecto.

Veamos estas variables en un ejemplo simple:

ejemplo-de-aprendizaje-por-refuerzo

Bien, en este juego, el ambiente es el juego en sí. El estado es la situación actual del juego. El agente es el que toma las decisiones. La acción es la elección de la casilla. La recompensa es la victoria, y la penalización es la derrota.

Aplicaciones del aprendizaje por refuerzo

  • Sistemas de navegación: Se utiliza para desarrollar sistemas de navegación autónomos de drones, automóviles y robots.

  • Diseños de materiales y bienes: Consta del perfeccionamiento del diseño de diversos materiales o bienes intermedios con el objetivo de reducir costes y mejorar el rendimiento. Pueden ser materiales de construcción, materiales plásticos, bienes prefabricados de madera, fibras textiles o piezas metálicas.

  • Tratamientos médicos: Es la aplicación para diagnosticar y tratar enfermedades. Ofrece el mejor tratamiento posible según las necesidades y características de cada paciente. Además, valora los efectos que un determinado tratamiento va a tener sobre un individuo en concreto.

  • Elaboración de estrategias de marketing: Brinda las mejores estrategias de mercadotecnia basándose en el sector, público objetivo, plataforma de negocios y productos o servicios a ofrecer. También, el agente puede pronosticar el comportamiento del cliente, analizar los sistemas de recomendación y recomendar estrategias de personalización creativas.

Características del aprendizaje por refuerzo

  • Es una metodología basada en la psicología conductista.

  • Es un tipo de aprendizaje direccionado por recompensas y penalizaciones.

  • El aprendizaje comienza desde cero. Es decir, comienza a aprender sin ninguna base de datos históricos.

  • El agente busca aprender hasta que su comportamiento sea ideal y efectivo.

  • Repite y refuerza aquellas acciones recompensadas y evita aquellas que son penalizadas.

 

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Viernes, 30 Septiembre 2022