La siguiente información es compartida por la Universidad de Alberta que define el aprendizaje por refuerzo (RL, por sus siglas en inglés) como una rama del aprendizaje automático donde un agente aprende a tomar decisiones mediante la interacción con un entorno.
Aquí el objetivo del agente es maximizar la recompensa total a lo largo del tiempo, lo que se logra mediante la mejora continua de su política de decisiones. Ten en cuenta que dominar el aprendizaje por refuerzo requiere comprender los fundamentos teóricos, implementar soluciones completas y aplicar estas herramientas a problemas del mundo real.
Fundamentos del aprendizaje por refuerzo de Márkov
El proceso de decisión de Márkov (MDP) se define mediante una tupla (S,A,P,R,γ) (S, A, P, R, \gamma)(S,A,P,R,γ), donde SSS es el conjunto de estados, AAA el conjunto de acciones, PPP la función de transición de probabilidades, RRR la función de recompensa y γ\gammaγ el factor de descuento.
En un MDP, el agente se encuentra en un estado s∈Ss \in Ss∈S, selecciona una acción a∈Aa \in Aa∈A, recibe una recompensa R(s,a)R(s,a)R(s,a) y transita a un nuevo estado s′s’s′ con probabilidad P(s′∣s,a)P(s’|s,a)P(s′∣s,a).
El objetivo es encontrar una política π:S→A\pi: S \rightarrow Aπ:S→A que maximice la recompensa acumulada esperada a lo largo del tiempo. Esta búsqueda se basa en las ecuaciones de Bellman, que proporcionan una relación recursiva para los valores de estado V(s)V(s)V(s) y los valores de acción Q(s,a)Q(s,a)Q(s,a).
Para comprender lo anterior, te dejamos el enlace al PDF de “Procesos de decisión de Markov y Q-learning”, de donde hemos extraído esta información. Descárgalo aquí.
Valores de acción y algoritmos de exploración
Un aspecto en aprendizaje por refuerzo es la compensación entre exploración y explotación. Donde, la exploración implica probar acciones nuevas para descubrir su efecto, mientras que la explotación utiliza el conocimiento actual para maximizar la recompensa.
Un enfoque efectivo para manejar esta compensación es el Límite Superior de Confianza (LSC), que balancea ambos aspectos al seleccionar acciones basándose en el valor estimado y la incertidumbre.
Sin embargo, implementar una solución completa de aprendizaje por refuerzo requiere de varios pasos, que, según la Universidad de Alberta, podríamos resumirlos en:
- Definición del proceso de decisión de Márkov: Especificar los estados, acciones, recompensas y probabilidades de transición.
- Algoritmo de aprendizaje por refuerzo: Seleccionar e implementar un algoritmo adecuado, como Q-learning, SARSA o Deep Q-Networks (DQN).
- Entrenamiento del agente: Permitir que el agente interactúe con el entorno, actualizando sus valores de estado o acción usando las ecuaciones de Bellman.
- Evaluación y mejora: Evaluar el rendimiento del agente y ajustar los parámetros del algoritmo para mejorar la eficiencia y la eficacia en las ciencias de datos.
Un ejemplo clásico es el problema del cart-pole, donde un agente debe aprender a equilibrar un poste sobre un carrito. Usando DQN, el agente utiliza una red neuronal profunda para aproximar los valores de acción Q(s,a)Q(s,a)Q(s,a), actualizando los pesos de la red mediante retropropagación basada en la diferencia temporal entre las recompensas observadas y las esperadas. Te dejamos un video que lo explica detalladamente
Casos donde se utiliza el aprendizaje por refuerzo de Márkov matemáticamente
En robótica, los agentes de aprendizaje por refuerzo aprenden a realizar tareas complejas, como la manipulación de objetos y la navegación autónoma. En finanzas, los algoritmos de aprendizaje por refuerzo optimizan estrategias de inversión adaptativas. Incluso, en atención médica, ayudan en la planificación de tratamientos personalizados.
La clave para aplicar aprendizaje por refuerzo en problemas reales radica en la correcta definición del proceso de decisión de Márkov y en el manejo eficiente de la exploración y explotación. Además, la implementación robusta y la evaluación continua son esenciales para asegurar que el agente de RL pueda adaptarse y mejorar su rendimiento en entornos dinámicos y complejos.
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