Aprendizaje profundo por refuerzo ūü•á

El Aprendizaje profundo por refuerzo o Deep Reinforcement Learning, es uno de los campos de investigación más prometedores en el mundo de la Inteligencia Artificial.

Tecnology

¬ŅQu√© es el aprendizaje profundo por refuerzo?

El aprendizaje profundo por refuerzo es una nueva generación de las técnicas de aprendizaje automático o Machine Learning, que se caracteriza por un paso más  en la evolución de la forma en que la máquina aprende a realizar una tarea.

Sistemas programables

Los sistemas programables resuelven problemas técnicos muy concretos, para los que han sido programados explícitamente.

Sistemas expertos

Los sistemas expertos se basan en reglas fijas que reflejan el conocimiento de un experto en una materia concreta.

Sistemas de aprendizaje autom√°tico

Los sistemas de aprendizaje automático, de forma automática aprenden reglas de decisión complejas, mediante el análisis estadístico de datos.

Sistemas de aprendizaje por refuerzo

Los sistemas de aprendizaje por refuerzo exploran y adquieren datos sobre el problema por propia iniciativa, dise√Īando autom√°ticamente estrategias que le den soluci√≥n.

La existencia de este tipo de sistemas puede remontarse a 1960, pero no ha sido hasta los √ļltimos a√Īos cuando los avances en Deep Learning han permitido que estos sistemas puedan resolver problemas de mayor complejidad. La uni√≥n de Machine Learning y de Deep Learning es lo que hoy conocemos como Aprendizaje Profundo por Refuerzo o Deep Reinforcement Learning.

¬ŅC√≥mo funciona el aprendizaje profundo por refuerzo?

Un sistema de aprendizaje profundo por refuerzo está conformado por una máquina o agente inteligente que aprende a optimizar un proceso de decisión.

Tecnology

¬ŅC√≥mo aprende una m√°quina?

Para que la m√°quina aprenda, el agente interact√ļa con un ‚Äúentorno‚ÄĚ, que puede ser el proceso de decisi√≥n real o una simulaci√≥n del mismo. El agente trabaja observando el entorno, y tomando una decisi√≥n para comprobar qu√© efectos produce.

Si el resultado de esa decisión es beneficioso, el agente aprende automáticamente a repetir esa decisión en el futuro, mientras que si el resultado fuera perjudicial evitará volver a tomar la misma decisión.

Aprendizaje por refuerzo

De este modo, siguiendo un proceso de aprendizaje por condicionamiento similar al de los seres vivos, el agente aprende qu√© decisiones son m√°s adecuadas seg√ļn la situaci√≥n, y desarrolla estrategias a largo plazo que maximicen los beneficios.

El ‚Äúcerebro‚ÄĚ o la capacidad de aprendizaje del agente viene dada por un modelo de Deep Learning o red neuronal profunda. Esto permite explotar todos los avances recientes en redes neuronales artificiales, pudiendo as√≠ tratar con problemas que requieran analizar datos no estructurados como im√°genes, sonidos o lenguaje natural.

¬ŅQu√© aplicaciones reales tiene el aprendizaje profundo por refuerzo?

El aprendizaje profundo por refuerzo es una disciplina que se encuentra en fase de adaptación, sin embargo, algunas aplicaciones reales son:

Sistemas de navegación

Se han desarrollado sistemas de navegación en robots, drones y coches autónomos.

Gestión de recursos

Mejora en la gestión de recursos, como el uso de sistemas de enfriamiento, los turnos del personal o el stock y transporte en puntos de venta.

Perfeccionar

Perfeccionar¬†los dise√Īos de materiales o piezas, para reducir costes o aumentar su efectividad.

Aprendizaje autom√°tico profundo

Tratamientos a medida

Optimización de tratamientos médicos de largo recorrido, de forma que se hagan recomendaciones sobre los medicamentos a administrar y las dosis (Dynamic Treatment Regime).

Personalización

Personalización en eCommerce para aprender cuál es el modelo de relación adecuado con cada cliente, ajustando las comunicaciones y ofertas que se realizan a cada cliente para mejorar su fidelidad, promocionar cross-selling, etc.

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