¿Qué es y para qué sirve Reinforcement Learning?

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.

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 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.

Características del aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje comienza desde cero. Es decir, comienza a aprender sin ninguna base de datos históricos. El agente busca aprender hasta que su comportamiento sea ideal y efectivo. Repite y refuerza aquellas acciones recompensadas y evita aquellas que son penalizadas.

El aprendizaje supervisado utiliza un conjunto de datos de entrenamiento para enseñar a los modelos a generar la salida deseada. Este conjunto de datos de entrenamiento de datos incluye entradas y salidas correctas que, a su vez, permiten que el modelo aprenda con el tiempo.

Conceptos básicos de algoritmos

El aprendizaje por refuerzo se basa en el proceso de decisión de Markov, un modelo matemático de la toma de decisiones que utiliza intervalos de tiempo discretos. En cada paso, el agente lleva a cabo una nueva acción que da como resultado un nuevo estado del entorno.

¿Qué necesitamos para formular un problema básico de aprendizaje de refuerzo? Necesitamos un agente (por ejemplo, Pacman) en un estado determinado (la ubicación) dentro de un medio ambiente (el laberinto).

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).

El problema del aprendizaje por refuerzo se formaliza gracias a los procesos de decisión de Markov. La idea general es, recoger los aspectos más importantes del problema real poniendo a un agente que interactúa con el entorno para así llegar a un objetivo.

Los algoritmos de deep learning se aplican a redes neuronales artificiales estructuradas en forma de capas: input layer (entrada), hidden layer (oculta) y output layer (salida). Los datos entran por la primera capa, en la que hay varias neuronas artificiales que se activan o no dependiendo de los datos.

Tipos de redes de aprendizaje

Tal como se ha hablado anteriormente, las neuronas espejo facilitan la representación, en el cerebro, de las acciones que otro individuo ejecuta y a quien observamos (vemos, oímos), esto permite establecer una relación de estas neuronas con los procesos cognitivos que le permiten al ser humano imitar, indispensable ...

Una estrategia es un plan de acción que se implementará en el futuro para lograr un objetivo final. Las estrategias te permiten definir los objetivos a largo plazo y cómo trabajarás para alcanzarlos.

Un ejemplo de refuerzo positivo sería hacer un reconocimiento público a aquel alumno que se comporta de forma adecuada en el aula, usar reconocimientos que los estudiantes quieran y enseñar los comportamientos nuevamente si las cosas no andan bien.

Los factores que influyen en el éxito académico inciden directa o indirectamente sobre los resultados obtenidos y ello va a depender de cuatro factores: motivación, aptitudes intelectuales, conocimientos previos y aplicación de técnicas de estudio.

Tipos de Machine Learning

La principal diferencia entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado es la necesidad de datos etiquetados. El machine learning supervisado se basa en datos de entrada y salida etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado procesa datos sin etiquetar o sin procesar.

El aprendizaje supervisado se suele usar sobre todo para resolver problemas de clasificación y de regresión. Uno de sus usos más prácticos es en marketing, usando la Inteligencia Artificial para impulsar las ventas de una determinada empresa.

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.

Completos: deben tener en cuenta todas las posibilidades y presentaciones del problema para ejecutar la solución exacta. Finitos: el número de pasos para ejecutar la tarea debe ser finito para darla por concluida. Abstractos: representan una guía o modelo para ordenar procesos.

¿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.

El aprendizaje por refuerzo se basa en el proceso de decisión de Markov, un modelo matemático de la toma de decisiones que utiliza intervalos de tiempo discretos. En cada paso, el agente lleva a cabo una nueva acción que da como resultado un nuevo estado del entorno.

Se puede entender un algoritmo como una secuencia de pasos finitos bien definidos que resuelven un problema. Por ejemplo, la ejecución de tareas cotidianas tan simples como cepillarse los dientes, lavarse las manos o seguir el manual de instrucciones de armado de un mueble, se pueden ver como un algoritmo.

Un algoritmo es una serie de pasos organizados, que describe el proceso que se debe seguir, para dar solución a un problema específico.