Aprendizaje por refuerzo y optimización

Aprendizaje por refuerzo & Optimización

Las mejores estrategias a partir de los datos

El Big Data, la Inteligencia Artificial o el Machine Learning se orientan hacia la automatización y el apoyo en la toma de decisiones, pero se puede ir más allá. Con el conocimiento que proporcionan los datos, se pueden planear estrategias y optimizar tareas, procesos y servicios.

aprendizaje automático

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

El aprendizaje por refuerzo (o Reinforcement Learning) es una variedad del Machine Learning que permite a una Inteligencia Artificial planear estrategias efectivas en base a la experimentación con los datos.

Se trata de una forma de optimización basada en datos. La máquina aprende a partir de su propia experiencia, interaccionando con el entorno hasta dar con el comportamiento ideal. A partir de la información disponible, emprenderá acciones que repetirá y “reforzará” según las recompensas que obtenga, que pueden ser positivas o negativas.

función aprendizaje

¿Cómo funciona el aprendizaje por refuerzo?

Más que tomar decisiones o hacer predicciones, el aprendizaje por refuerzo genera estrategias automáticamente. Esto permite, entre otras aplicaciones, un mantenimiento predictivo o la personalización de experiencias de cliente.

Una de las características fundamentales de los sistemas de aprendizaje por refuerzo es la iniciativa.

  1. Es el propio sistema el que explota los datos, analizando las estrategias que han funcionado en el pasado y repitiéndolas cuando se presenten situaciones similares en el futuro.
  2. Además, explora nuevas acciones o estrategias, evaluando la efectividad de las mismas y consiguiendo así mejorar las pasadas y prepararse ante nuevos escenarios.
  3. Con esta información, se puede planear una nueva estrategia de negocio.

Un paso más en este tipo de aprendizaje sería el Deep Reinforcement Learning o aprendizaje profundo por refuerzo

DEEP REINFORCEMENT LEARNING

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 imágenes o textos.

Aprendizaje profundo por refuerzo

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optimización

¿Qué es la optimización?

La optimización consiste en planificar estrategias para mejorar un proceso empresarial hasta cierto objetivo: reducir los costes, minimizar los riesgos o aumentar los beneficios.

Suele nutrirse del análisis del Big Data y, mediante el aprendizaje por refuerzo u otras técnicas de Inteligencia Artificial, es una forma de implementar la llamada analítica prescriptiva, para que nos guíe en las decisiones a tomar.

Un sistema de optimización 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 históricos y reglas de negocio.

beneficios optimización

¿Qué beneficios aporta la optimización?

Planificación data-driven

El análisis de datos permite crear estrategias a medida para cualquier empresa o sector.

Mayor eficiencia y calidad de los servicios

La analítica prescriptiva recomienda acciones para conseguir una mayor productividad, una mejor selección de candidatos o una mayor satisfacción de los clientes

Gestión y ahorro de recursos

Con la predicción de la demanda o de las necesidades, por ejemplo, se puede mejorar la gestión de recursos en hospitales y otros centros sociosanitarios o en el sector energético.

Reducción de tiempo y costes

Con técnicas de Machine Learning, se pueden optimizar procesos logísticos y de distribución de productos en el sector retail.

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