P&R: ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

Los ingenieros de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático a menudo se basan en el aprendizaje de refuerzo cuando implementan nuevos programas y aplicaciones de IA. Desarrollar su comprensión del aprendizaje automático y sus métodos puede ayudarle a desarrollar sus habilidades y conocimientos de la industria. Si está considerando una carrera en el aprendizaje automático y la ingeniería de software para sistemas de IA, puede ser beneficioso entender los diferentes subcampos. En este artículo, ofrecemos una visión general de algunas de las preguntas más comunes sobre el aprendizaje por refuerzo para proporcionar más información sobre este campo profesional en la tecnología.

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

El aprendizaje por refuerzo es un subcampo del aprendizaje automático y los procesos de IA que se centra en las técnicas de aprendizaje que entrenan a un agente para que aprenda en un entorno que presenta interacciones de ensayo y error. El agente utiliza la retroalimentación que recoge de su propio desempeño y experiencias para formar información que refuerza sus acciones futuras al realizar funciones similares. Similar a los métodos de aprendizaje profundo, aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado, este método de aprendizaje automático tiene como objetivo apoyar la función independiente e inteligente de los sistemas de inteligencia artificial.

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¿Por qué es importante el aprendizaje por refuerzo?

El aprendizaje por refuerzo es fundamental para los procesos de aprendizaje automático y aplicaciones de inteligencia artificial. Los ingenieros informáticos y de software se basan en este tipo de aprendizaje automático para establecer parámetros y normas de funcionamiento que la IA blanda debe seguir a la hora de recuperar y mostrar información, como un asistente de búsqueda en un dispositivo móvil. Otras razones por las que este subcampo de la IA es ventajoso son

  • Establece normas de procedimiento para los sistemas digitales y técnicos a seguir
  • Crea entornos interactivos para que los agentes informáticos construyan marcos para futuras acciones
  • Refuerza la programación y el código informático del que dependen las aplicaciones de inteligencia artificial como la robótica para funcionar

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¿Cuáles son los componentes del aprendizaje por refuerzo?

Dentro del aprendizaje automático que aplica parámetros de refuerzo, tienes un agente y el entorno en el que el agente actúa. Sin embargo, además de estos dos componentes, hay varios elementos más que pueden ser esenciales para un sistema de aprendizaje por refuerzo:

  • Políticas: Este campo del aprendizaje automático utiliza políticas para definir el comportamiento de un agente durante un periodo específico. La política que los ingenieros implementan esencialmente mapea el estado del entorno a la acción y la acción al comportamiento del agente dentro del entorno.

  • Recompensas: Las recompensas establecen objetivos para los problemas de aprendizaje por refuerzo, en los que el agente recibe una señal de recompensa por completar los resultados deseados.

  • Funciones de valor: Las funciones de valor en un sistema representan el número total de recompensas que el agente puede esperar en el futuro si inicia acciones en su estado ambiental actual.

  • Modelo de entorno: Algunos sistemas utilizan modelos del entorno para reproducir comportamientos específicos del mismo, lo que proporciona a los ingenieros una forma de hacer inferencias sobre cómo pueden reaccionar los entornos a los agentes.

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¿Qué procesos sigue el aprendizaje por refuerzo?

Los datos introducidos en un agente viajan por el entorno para realizar un conjunto de acciones. Si las acciones son correctas, los programadores recompensan al agente reforzando las acciones que realizó para lograr el resultado. Si las acciones son incorrectas, los programadores castigan al agente por realizar las acciones equivocadas. El "castigo", en este caso, es una reconfiguración de un sofisticado código de software que establece parámetros de reconocimiento en el agente que lo apoyan a la hora de identificar las acciones incorrectas antes de realizarlas. Estos pasos refuerzan al agente para que siga realizando los procesos correctos para conseguir el resultado deseado.

¿Cuáles son los tipos de aprendizaje por refuerzo?

En el aprendizaje por refuerzo, los ingenieros pueden aplicar métodos de aprendizaje positivo o negativo para entrenar a los agentes y entornos para que realicen acciones deseables. El refuerzo positivo se produce cuando los agentes llevan a cabo un conjunto específico de acciones o realizan un determinado comportamiento. Este método ayuda a aumentar la fuerza y la frecuencia del comportamiento deseado que exhibe un agente. El refuerzo positivo también repercute en el agente al confirmar la validez de sus acciones, aumentando así la probabilidad de que el agente repita el comportamiento.

El refuerzo negativo, en comparación, refuerza una acción o comportamiento indeseable debido a las condiciones negativas que un agente debería evitar de otro modo. Mientras que el refuerzo positivo puede ayudar a maximizar el rendimiento de los estados, el refuerzo negativo indica a los agentes y a los entornos cuál es el estándar mínimo de rendimiento, lo que resulta en una funcionalidad suficiente para cumplir los estándares mínimos de comportamiento que los ingenieros establecen para el sistema.

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¿Cuáles son las diferencias entre el refuerzo y el aprendizaje supervisado?

El refuerzo y el aprendizaje supervisado son dos subcampos del aprendizaje automático que se basan en procesos de aprendizaje profundo para interpretar los datos de entrada y producir resultados satisfactorios. Aunque las dos disciplinas comparten similitudes, hay varias diferencias en la forma en que los ingenieros y los programadores completan los procesos dentro de los entornos. A diferencia del aprendizaje supervisado, en el aprendizaje por refuerzo, la interacción entre los agentes y los entornos se produce en pasos discretos para completar las tareas de explotación o exploración. Esto hace que los agentes sigan un camino distinto para conseguir resultados, donde:

  • El sistema contiene un agente, un modelo de red neuronal y un entorno.
  • Los parámetros utilizan los elementos de valor, acción, recompensa y procedimientos de estado siguiente para establecer las políticas que entrenan el modelo de la red neuronal.
  • La política para entrenar al agente a realizar las acciones específicas para maximizar las recompensas acumuladas del entorno real.

A diferencia del aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje supervisado realiza tareas de regresión o clasificación para analizar y establecer datos de entrenamiento. Los datos de entrenamiento establecen entonces parámetros entre las acciones de un agente y el entorno para producir resultados generalizados. Así se consiguen distintos pares de valores de entrada y salida, mientras que un entorno de aprendizaje supervisado utiliza varios algoritmos para realizar acciones específicas. Así, en lugar de utilizar procesos de toma de decisiones y marcos matemáticos para el modelado, los procesos de aprendizaje supervisado requieren

  • Un conjunto de datos con etiquetas y anotaciones de objetos para cada valor del conjunto de datos
  • Entrenar los parámetros del conjunto de datos para guiar a las redes neuronales en la asignación de datos a las respectivas etiquetas
  • Evaluaciones de rendimiento para valorar la eficacia, la funcionalidad y la capacidad del modelo formado para lograr los resultados deseados

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¿Cuáles son los inconvenientes del aprendizaje por refuerzo?

Aunque el aprendizaje por refuerzo es ventajoso para varias aplicaciones que establecen sistemas de IA independientes, puede haber varios desafíos que los ingenieros y programadores a veces resuelven cuando trabajan con este subcampo del aprendizaje automático:

  • Sobrecarga del estado: En los casos de aprendizaje por refuerzo positivo, un exceso de refuerzo puede provocar una sobrecarga de estado, que es cuando el estado ambiental se llena demasiado de información de entrada que disminuye los resultados de salida.
  • Gran dependencia de los datos: Este campo del aprendizaje automático suele ser más adecuado para problemas complejos que para resolver problemas sencillos, por lo que requiere grandes cantidades de datos para que los agentes y los entornos puedan actuar.
  • Modelo limitado: Dado que este campo del aprendizaje automático utiliza el modelo de Markov de entrenamiento por refuerzo, a veces puede dar lugar a limitaciones en los cálculos de probabilidad, el razonamiento secuencial y el modelado de eventos.

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