{"id":14884,"date":"2020-10-27T17:06:42","date_gmt":"2020-10-27T16:06:42","guid":{"rendered":"http:\/\/www.iic.uam.es\/en\/?page_id=14884"},"modified":"2020-10-27T17:06:42","modified_gmt":"2020-10-27T16:06:42","slug":"reinforcement-learning","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.iic.uam.es\/en\/artificial-intelligence\/reinforcement-learning\/","title":{"rendered":"Reinforcement Learning"},"content":{"rendered":"[vc_row bg_image=”14731″ text_color=”light” text_align=”center” top_padding=”60″ bottom_padding=”60″][vc_column column_padding=”padding-4″ width=”1\/1″][vc_column_text]\n

Reinforcement Learning and Optimization<\/h1>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]\n

Las mejores estrategias a partir de los datos<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row top_padding=”30″][vc_column column_padding=”padding-1″ width=”1\/1″][vc_column_text]\n

El Big Data, la Inteligencia Artificial o el Machine Learning se orientan hacia la automatizaci\u00f3n y el apoyo en la toma de decisiones<\/strong>, pero se puede ir m\u00e1s all\u00e1. Con el conocimiento que proporcionan los datos, se pueden planear estrategias y optimizar tareas, procesos y servicios.<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row equal_height=”yes” content_placement=”top” type=”full_width_section” top_padding=”0″ bottom_padding=”0″][vc_column bg_color=”#3591c4″ column_padding=”padding-3″ column_center=”true” text_color=”light” width=”1\/2″ delay=”0″]

\"aprendizaje<\/div>[vc_column_text]\n

\u00bfQu\u00e9 es el aprendizaje por refuerzo?<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]\n

El aprendizaje por refuerzo (o Reinforcement Learning) es una variedad del Machine Learning<\/u><\/a> que permite a una Inteligencia Artificial<\/strong> planear estrategias efectivas en base a la experimentaci\u00f3n con los datos.<\/p>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]\n

Se trata de una forma de optimizaci\u00f3n basada en datos. La m\u00e1quina aprende a partir de su propia experiencia, interaccionando con el entorno hasta dar con el comportamiento ideal. A partir de la informaci\u00f3n disponible, emprender\u00e1 acciones que repetir\u00e1 y \u201creforzar\u00e1\u201d seg\u00fan las recompensas que obtenga, que pueden ser positivas o negativas.<\/p>\n[\/vc_column_text]

<\/div>[\/vc_column][vc_column bg_color=”#f3f3f3″ column_padding=”padding-3″ column_center=”true” width=”1\/2″]
\"funci\u00f3n<\/div>[vc_column_text]\n

\u00bfC\u00f3mo funciona el aprendizaje por refuerzo?<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]\n

M\u00e1s que tomar decisiones o hacer predicciones, el aprendizaje por refuerzo genera estrategias autom\u00e1ticamente. Esto permite, entre otras aplicaciones, un mantenimiento predictivo o la personalizaci\u00f3n de experiencias de cliente.<\/p>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]Una de las caracter\u00edsticas fundamentales de los sistemas de aprendizaje por refuerzo es la iniciativa.<\/p>\n

    \n
  1. Es el propio sistema el que explota los datos, analizando las estrategias que han funcionado en el pasado y repiti\u00e9ndolas cuando se presenten situaciones similares en el futuro.<\/li>\n
  2. Adem\u00e1s, explora nuevas acciones o estrategias, evaluando la efectividad de las mismas y consiguiendo as\u00ed mejorar las pasadas y prepararse ante nuevos escenarios.<\/li>\n
  3. Con esta informaci\u00f3n, se puede planear una nueva estrategia de negocio.<\/li>\n<\/ol>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row top_padding=”30″ bottom_padding=”30″][vc_column width=”1\/1″][vc_column_text]\n

    Un paso m\u00e1s en este tipo de aprendizaje ser\u00eda el Deep Reinforcement Learning o aprendizaje profundo por refuerzo<\/span><\/p>\n[\/vc_column_text][vc_row_inner][vc_column_inner width=”1\/4″][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=”1\/2″]

    <\/div>

    DEEP REINFORCEMENT LEARNING<\/h3>

    El aprendizaje profundo por refuerzo es el campo que unifica Deep Learning y Reinforcement Learning para crear estrategias complejas, que optimicen procesos a partir de datos no estructurados como im\u00e1genes o textos.<\/p><\/div><\/div>Aprendizaje profundo por refuerzo<\/a>[\/vc_column_inner][vc_column_inner width=”1\/4″][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row content_placement=”top” bg_image=”10637″ bg_repeat=”no-repeat” parallax_bg=”true” text_color=”light” text_align=”center” top_padding=”40″ bottom_padding=”40″][vc_column width=”1\/1″][vc_column_text]\n

    Te ayudamos a plantear estrategias basadas en datos con el aprendizaje por refuerzo<\/h3>\n[\/vc_column_text]\u00a1TE AYUDAMOS!<\/a>[\/vc_column][\/vc_row][vc_row equal_height=”yes” content_placement=”top” type=”full_width_section” top_padding=”0″ bottom_padding=”0″][vc_column bg_color=”#3591c4″ column_padding=”padding-3″ column_center=”true” text_color=”light” width=”1\/2″ delay=”0″]
    \"optimizaci\u00f3n\"<\/div>[vc_column_text]\n

    \u00bfQu\u00e9 es la optimizaci\u00f3n?<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]\n

    La optimizaci\u00f3n<\/strong> consiste en planificar estrategias para mejorar un proceso empresarial hasta cierto objetivo: reducir los costes, minimizar los riesgos o aumentar los beneficios.<\/p>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]\n

    Suele nutrirse del an\u00e1lisis del Big Data<\/strong> y, mediante el aprendizaje por refuerzo u otras t\u00e9cnicas de Inteligencia Artificial<\/strong>, es una forma de implementar la llamada anal\u00edtica prescriptiva, para que nos gu\u00ede en las decisiones a tomar.<\/p>\n

    Un sistema de optimizaci\u00f3n<\/strong> analiza los costes y beneficios previstos de cada una de las posibles decisiones, sugiriendo aquellas con mayor rentabilidad. Para realizar estas previsiones de forma certera emplea simulaciones y modelos predictivos, construidos en base a datos hist\u00f3ricos y reglas de negocio.<\/p>\n[\/vc_column_text]

    <\/div>[\/vc_column][vc_column bg_color=”#f3f3f3″ column_padding=”padding-3″ column_center=”true” width=”1\/2″]
    \"beneficios<\/div>[vc_column_text]\n

    \u00bfQu\u00e9 beneficios aporta la optimizaci\u00f3n?<\/h2>\n[\/vc_column_text]

    <\/i>Planificaci\u00f3n data-driven<\/h3>

    El an\u00e1lisis de datos<\/strong> permite crear estrategias a medida para cualquier empresa o sector.<\/p><\/div>

    <\/i>Mayor eficiencia y calidad de los servicios<\/h3>

    La anal\u00edtica prescriptiva<\/a> recomienda acciones para conseguir una mayor productividad, una mejor selecci\u00f3n de candidatos o una mayor satisfacci\u00f3n de los clientes<\/p><\/div>

    <\/i>Gesti\u00f3n y ahorro de recursos<\/h3>

    Con la predicci\u00f3n de la demanda<\/strong> o de las necesidades, por ejemplo, se puede mejorar la gesti\u00f3n de recursos en hospitales y otros centros sociosanitarios o en el sector energ\u00e9tico.<\/p><\/div>

    <\/i>Reducci\u00f3n de tiempo y costes<\/h3>

    Con t\u00e9cnicas de Machine Learning<\/a>, se pueden optimizar procesos log\u00edsticos y de distribuci\u00f3n de productos en el sector retail.<\/p><\/div>[\/vc_column][\/vc_row][vc_row top_padding=”30″ bottom_padding=”40″][vc_column width=”1\/1″][vc_column_text]\n

    Contacta con nosotros<\/span><\/h3>\n[\/vc_column_text]\n
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