Este tipo de aprendizaje lo podemos definir como él que consiste en lograr implementar una serie de algoritmos que permitan que un agente o ente virtual pueda mapear de situaciones a acciones.
Es decir de lo que observe en el entorno a acciones como por ejemplo un movimiento, como cuando un bene aprende a caminar.
Con el fin de maximizar una señal de recompensa numérica.
Este aprendizaje se da por interacción con el entorno, así que no le indicaremos al agente que acciones tomar, sino que debe tomar estas decisiones de manera secuencial por sí solo para generar la máxima recompensa.
Estas decisiones se toman de manera secuencial por prueba y error, una y otra vez de manera autónoma.
Vamos a verlo a continuación con varios ejemplos:
Tenemos que entender que partimos de la base de tener un agente computacional o inteligencia artificial que de forma autónoma, que por si solo tiene que aprender a ejecutar las mejores acciones posibles mediante la exploración a prueba y error que hace de su entorno.
El aprendizaje por refuerzo es un campo dentro del Machine Learning que a su vez está enmarcado en el área dentro de lo que llamamos Inteligencia artificial.
Al contrario de como funcionan el aprendizaje supervisado y el no supervisado, el que es por refuerzo su base principal es que la maquina aprende a través de la prueba y el error. Mediante la interacción de ese agente con su entorno.
Entonces ahí en ese caso particular no tenemos datos etiquetados y el ser humano no recolecta esos datos.
En esta caso el aprendizaje reforzado el agente mismo determina, de forma totalmente autónoma, que datos va a recolectar y cómo los va a usar para su aprendizaje.
En este sentido, el aprendizaje por refuerzo, no requiere la intervención humana más allá de la implementación del algoritmo. Este modelo es el ideal y al que se aspira a futuro donde la máquina desarrolla su propia inteligencia para resolver un problema a partir de la interacción.
¿Qué es el aprendizaje mediante refuerzo?
El aprendizaje por refuerzo (RL) es una técnica de machine learning (ML) que entrena al software para que tome decisiones a fin de lograr los mejores resultados. Imita el proceso de aprendizaje por ensayo y error que los humanos utilizan para lograr sus objetivos. Las acciones de software que trabajan para alcanzar su objetivo se refuerzan, mientras que las que se apartan del objetivo se ignoran.
Los algoritmos de RL utilizan un paradigma de recompensa y castigo al procesar los datos. Aprenden de los comentarios de cada acción y descubren por sí mismos las mejores rutas de procesamiento para lograr los resultados finales. Los algoritmos también son capaces de funcionar con gratificación aplazada. La mejor estrategia general puede requerir sacrificios a corto plazo, por lo que el mejor enfoque descubierto puede incluir algunos castigos o dar marcha atrás en el camino. El RL es un potente método que ayuda a los sistemas de inteligencia artificial (IA) a lograr resultados óptimos en entornos invisibles.
¿Cuáles son los beneficios del aprendizaje por refuerzo?
El uso del aprendizaje por refuerzo (RL) tiene muchos beneficios. Sin embargo, los más destacados son los tres indicados a continuación.
Sobresale en entornos complejos
Los algoritmos de RL se pueden utilizar en entornos complejos con muchas reglas y dependencias. En el mismo entorno, es posible que un ser humano no sea capaz de determinar el mejor camino a seguir, incluso con un conocimiento superior del entorno. En cambio, los algoritmos de RL sin modelo se adaptan rápidamente a entornos que cambian continuamente y encuentran nuevas estrategias para optimizar los resultados.
Requiere menos interacción humana
En el caso de los algoritmos de ML tradicionales, se necesitan personas que etiqueten pares de datos para dirigir el algoritmo. Cuando se utiliza un algoritmo de RL, esto no es necesario. El algoritmo aprende por sí mismo. Al mismo tiempo, ofrece mecanismos para integrar la retroalimentación humana, lo que permite crear sistemas que se adapten a las preferencias, la experiencia y las correcciones humanas.
Optimiza de acuerdo con objetivos a largo plazo
El RL se centra intrínsecamente en la maximización de las recompensas a largo plazo, lo que lo hace apto para escenarios en los que las acciones tienen consecuencias prolongadas. Es especialmente adecuado para situaciones del mundo real en las que no hay retroalimentación disponible de inmediato para cada paso, ya que puede aprender de las recompensas retrasadas.