¿Qué caracteriza a los algoritmos por refuerzo?

El aprendizaje por refuerzo, o Reinforcement Learning, es otro tipo de algoritmos de Machine Learning en el que el objetivo es el desarrollo de un sistema -que recibe el nombre de agente- que se desea que mejore su eficiencia realizando cierta tarea basándose en la interacción con su entorno.

Definición de aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo es una rama del machine learning en la cual la máquina guía su propio aprendizaje a través de recompensas y castigos. Es decir, consiste en un sistema de instrucción autónomo cuyo camino es indicado según sus aciertos y errores.

Uno de los aspectos fundamentales del aprendizaje por refuerzo es que resuelve el difícil problema de correlacionar acciones inmediatas con sus consecuencias a largo plazo: como los humanos en la vida real, esta clase de algoritmos a veces tienen que operar en un entorno de retorno demorado, donde puede ser difícil ...

El Reinforcement Learning propone un nuevo enfoque para hacer que nuestra máquina aprenda, para ello, postula los siguientes 2 componentes: el Agente: será nuestro modelo que queremos entrenar y que aprenda a tomar decisiones. Ambiente: será el entorno en donde interactúa y “se mueve” el agente.

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.

En psicología (en particular, en conductismo), se llama reforzamiento al procedimiento mediante el cual la aplicación de un estímulo (llamado reforzador) hace que aumente la probabilidad de que una conducta se repita en el futuro.

Las estrategias de reforzamiento de aprendizajes son de vital importancia en el proceso educativo para brindar una mejor atención al estudiante con discapacidad intelectual. Facilitan un cúmulo de conocimientos significativos que favorecerán su autonomía e independencia.

Los algoritmos permiten encontrar la solución a problemas computables. Intuitivamente las personas efectuamos cotidianamente una serie de pasos, procedimientos o acciones que nos permitan alcanzar algún resultado o resolver un problema (al bañarnos, al desayunar, al ir a la universidad).

La tarea del algoritmo de aprendizaje consiste en aprender las ponderaciones para el modelo. Las ponderaciones describen la probabilidad de que los patrones que el modelo está aprendiendo reflejen las relaciones reales en los datos.

Los algoritmos y la automatización

Estos pueden procesar los datos y realizar cálculos de diversas formas. Otro ejemplo de un algoritmo en acción son los softwares de automatización, ya que estos siguen una serie de reglas que cumplen con tareas.

El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que usa redes neuronales artificiales para permitir que los sistemas digitales aprendan y tomen decisiones basadas en datos no estructurados y sin etiquetar.

El Aprendizaje Reforzado Profundo

En esencia una red neuronal es una arquitectura de Machine Learning que permite generalizar el conocimiento, que a través de un proceso de entrenamiento es capaz de encontrar patrones en los datos y aplicar este conocimiento adquirido en datos que no ha visto previamente.

Aprendizaje por refuerzo

Aplicando este método, un agente es capaz de percibir e interpretar el entorno, ejecutar acciones y aprender a través de prueba y error. Es un aprendizaje que fija objetivos a largo plazo para obtener una recompensa general máxima y lograr una solución óptima.

El 'deep learning' permitirá impulsar las tecnologías relacionadas con la inteligencia artificial. Vas a desbloquear tu teléfono móvil, pero no es uno de esos que funcionan con la huella dactilar. En su lugar, la cámara reconoce tu rostro, te identifica como el propietario y se desbloquea para su uso.

Cuando hablamos de sesgo en IA, lo hacemos de la misma forma que en cualquier otra actividad o área de conocimiento. Hablamos de prejuicios, de concepciones de la realidad por las cuales tomamos decisiones de forma inconsciente.

El 'Machine Learning' o aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello. Una habilidad indispensable para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para hacer predicciones.

Refuerzo positivo: esto implica agregar algo para incentivar la respuesta, cómo dar la enhorabuena a un niño cuando completa una tarea designada. Esto motivaría al niño a involucrarse en la tarea. Refuerzo negativo: implica eliminar algo para incentivar la respuesta.

Es una técnica en la cual un comportamiento aumenta su probabilidad de ocurrencia a raíz de un suceso que le sigue y que es valorado positivamente por la persona. Muchas conductas se mantienen porque conducen a resultados positivos.

El refuerzo positivo se basa en el elogio o la recompensa en relación a una conducta determinada para aportar un estímulo placentero al niño. Es decir, este tipo de educación emplea el “premio” con el fin de alabar una determinada conducta.

¿Qué estrategias se puede aplicar para el refuerzo académico? Se debe tomar en cuenta estrategias de programación y metodológicas, así se tiene: Estrategias de Programación: Establecer, con claridad, los objetivos mínimos y las destrezas a conseguir por todo el grupo que participa del refuerzo académico.

A continuación le presentaremos una serie de estrategias de aprendizaje que como estudiante puede aplicar a la hora de retener la información impartida en clase.

Este psicólogo afirma que el refuerzo no es más que una forma de aprendizaje que tiene su fundamento en la asociación de una conducta con unas determinadas consecuencias. Estas son las que hacen que sea más o menos probable que esta conducta se repita.

Cuantitativos y cualitativos: si funcionan a través de cálculos matemáticos o secuencias lógicas. Computacionales o no computacionales: si requieren o no del uso de un ordenador para la solución o ejecución de una determinada tarea.

Existen principalmente 4 tipos de algoritmos: Computacionales: este tipo de algoritmo permite resolver cálculos matemáticos complejos como ecuaciones u operaciones numéricas complejas. No computacionales: necesitan de intervención humana para ser resueltos, utilizando, por ejemplo, la entrada de datos.

Según su sistema de signos (cómo describen los pasos a seguir), se distingue entre algoritmos cuantitativos y cualitativos, si lo hacen a través de cálculos matemáticos o secuencias lógicas. Asimismo, si requieren o no el empleo de un ordenador para su resolución, se clasifican en computacionales y no computacionales.

Según, la definición más aceptada es: “una secuencia de instrucciones para la solución a un determinado problema.”

Los algoritmos son una serie de instrucciones que permiten hacer y resolver diferentes operaciones. Aunque están ampliamente asociados al ámbito de la tecnología, la construcción de una secuencia de pasos para realizar una tarea, no es ajena.