En la ciencia de datos existen diversas áreas de investigación, entre la cuales se encuentra Reinforcement Learning (RL). Ante el avance del #DeepLearning, las grandes cantidades de datos ya no representan una dificultad y han surgido nuevos modelos de entrenamiento de algoritmos como el que estamos mencionando.
Este es el tercer método desarrollado de modelos de Machine Learning, mediante el cual los algoritmos aprenden por sí mismos, después del aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado.
Reinforcement Learning o Aprendizaje por Refuerzo se basa en obtener recompensas ante el aprendizaje de una nueva tarea, es decir, consiste en entrenar modelos para la toma de decisiones sin requerir datos para el condicionamiento. De este modo, los datos se generan a través de un método de prueba y error, donde se marcan con una etiqueta.
Durante varias fases de entrenamiento el algoritmo recibe marcas de recompensa cuando lleva a cabo la función correcta. Tras repetir la experiencia y verificar las recompensas recibidas, aprende por sí mismo.
En definitiva, Reinforcement Learning, es un aprendizaje autónomo por el cual se aprende la acción que debe realizarse al interactuar con el entorno, recibiendo señales de error o recompensas en función de las acciones que se lleven a cabo. Es decir, el sistema busca encontrar la toma de decisiones más eficiente que le permita maximizar las recompensas.
Ejemplos de aplicaciones de Reinforcement Learning
Conducción autónoma: la toma de decisiones de conducción basadas en las entradas de cámaras es un área adecuada para reinforcement learning, teniendo en cuenta el éxito de las redes neuronales profundas en aplicaciones relacionadas con imágenes.
Robótica: Reinforcement Learning puede ayudar en aplicaciones tales como el agarre robótico, por ejemplo, para enseñar a un brazo robótico a manipular diversos objetos para la aplicación del sistema pick-and-place. Otras aplicaciones de robótica incluyen colaboración humano-robot y robot-robot.
Planificación: los problemas de planificación aparecen en muchos escenarios, incluidos los sistemas de control de semáforos y la coordinación de recursos en fábricas para cumplir objetivos. Reinforcement Learning es una buena alternativa a los métodos evolutivos para resolver estos problemas de optimización combinatoria.
Calibración: las aplicaciones relacionadas con la calibración manual de parámetros, como, por ejemplo, la calibración de una unidad de control electrónico (ECU), pueden ser buenas candidatas para Reinforcement Learning.
Videojuegos: los videojuegos son idóneos para el Reinforcement Learning, ya que incluyen diferentes entornos de simulación y opciones de control. Por lo general, el método de funcionamiento de los videojuegos es presentar un problema y obligar a resolverlo mediante tareas complejas, obteniendo puntuaciones o recompensas a cambio. Reinforcement Learning aprende jugando contra sí mismo para mejorar la experiencia del usuario.
Beneficios del aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo es aplicable a una amplia gama de problemas complejos que no se pueden abordar con otros algoritmos de aprendizaje automático. RL está más cerca de la inteligencia artificial general (AGI), ya que posee la capacidad de buscar un objetivo a largo plazo mientras explora varias posibilidades de forma autónoma. Algunos de los beneficios de RL incluyen:
- Se enfoca en el problema como un todo. Los algoritmos de aprendizaje automático convencionales están diseñados para sobresalir en subtareas específicas, sin una noción del panorama general. RL, por otro lado, no divide el problema en subproblemas; trabaja directamente para maximizar la recompensa a largo plazo. Tiene un propósito obvio, entiende el objetivo y es capaz de intercambiar recompensas a corto plazo por beneficios a largo plazo.
- No necesita un paso de recopilación de datos por separado. En RL, los datos de entrenamiento se obtienen a través de la interacción directa del agente con el entorno. Los datos de entrenamiento son la experiencia del agente de aprendizaje, no una colección separada de datos que se debe alimentar al algoritmo. Esto reduce significativamente la carga del supervisor a cargo del proceso de capacitación.
- Trabaja en entornos dinámicos e inciertos. Los algoritmos de RL son inherentemente adaptables y están diseñados para responder a los cambios en el entorno. En RL, el tiempo importa y la experiencia que recopila el agente no se distribuye de forma independiente e idéntica, a diferencia de los algoritmos de aprendizaje automático convencionales. Dado que la dimensión del tiempo está profundamente arraigada en la mecánica de RL, el aprendizaje es inherentemente adaptativo.
Conclusiones
Este tipo de aprendizaje automático se centra en problemas complejos a través de un enfoque de ensayo y error. Sin duda alguna, RL se puede aplicar en diferentes ámbitos, desde las finanzas a los sistemas de recomendación hasta los videojuegos o la robótica.
No obstante, también se debe tener en cuenta que es un método que requiere sesiones de entrenamiento con simulación, para en un futuro recibir las recompensas reales. En cualquier caso, el aprendizaje por refuerzo es un método del aprendizaje automático que permite resolver problemas cada vez más complejos y controlar gran variedad de procesos.
En definitiva, se busca que la #AI sea capaz de resolver problemas de forma autónoma sin recibir instrucciones previas del ser humano. Este método demuestra ser más rápido y eficiente, y se espera obtener mejores resultados.
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