¿Qué tipos de problemas resuelven los algoritmos de aprendizaje por refuerzo?

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 ...

Detección de anomalías: los modelos de aprendizaje no supervisados pueden analizar grandes cantidades de datos y descubrir puntos de datos atípicos dentro de un conjunto de datos. Estas anomalías pueden concienciar sobre equipos defectuosos, errores humanos o brechas en la seguridad.

El aprendizaje por refuerzo puede ser usado en robots, por ejemplo en brazos mecánicos en donde en vez de enseñar instrucción por instrucción a moverse, podemos dejar que haga intentos “a ciegas” e ir recompensando cuando lo hace bien.

Algoritmos para problemas de clasificación: regresión logística, Regresión logística multinomial (para problemas de más de dos clases), árboles de decisión, bosques aleatorios, redes neuronales, entre otros.

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).

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 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.

El mejor momento para utilizar el aprendizaje no supervisado es cuando no existen datos preexistentes sobre los resultados preferidos.

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 Refuerzo escolar tiene como propósito atender las necesidades de aprendizaje de las y los estudiantes que no hayan alcanzado el nivel esperado de las competencias priorizadas en el año 2020, en el marco de la emergencia sanitaria.

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).

Un algoritmo es un conjunto de reglas definidas que permite solucionar un problema, de una determinada manera, mediante operaciones sistemáticas (no necesariamente ordenadas) y finitas. Estas instrucciones, definidas y ordenadas en función de los datos, resuelven el problema o la tarea.

El algoritmo permite estudiar las necesidades del problema para después crear una lista de pasos que deberán ser seguidos y alcanzar así la solución deseada.

Algoritmo es un conjunto ordenado y finito de pasos que especifican la secuencia de operaciones que se han de realizar para resolver un problema. Los algoritmos son independientes del lenguaje de programación en que se expresan como así también de la computadora que se ejecuten.

Un algoritmo es un conjunto de reglas definidas que permite solucionar un problema, de una determinada manera, mediante operaciones sistemáticas (no necesariamente ordenadas) y finitas. Estas instrucciones, definidas y ordenadas en función de los datos, resuelven el problema o la tarea.

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.

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.

Las recetas de cocina, las operaciones matemáticas o incluso las instrucciones para montar un mueble pueden considerarse algoritmos. En el campo de la programación informática, los algoritmos son conjuntos de reglas que indican al ordenador cómo ejecutar una tarea.

Ventajas de los algoritmos

En base a ello, la Inteligencia Artificial hoy en día permite resolver problemas como el calentamiento global, el hambre generada por la sobrepoblación, mal uso de la energía y enfermedades relacionadas.

Aplicar estos consejos puede ayudar a motivar los buenos comportamientos:

El aprendizaje automático permite que las empresas habiliten los datos para enseñarle al sistema cómo resolver un problema con algoritmos de aprendizaje automático y cómo mejorar con el tiempo. Las empresas actuales son bombardeadas con datos. A fin de tomar mejores decisiones comerciales, deben darle un sentido.

Ejemplos de este tipo de algoritmos son los modelos de regresión lineal y logística, los arboles de decisión, las redes neuronales y K-NN (k -nearest neighbor).

Un ejemplo de aprendizaje supervisado sería la construcción de un modelo de reingresos en hospitalización partiendo de un conjunto de datos previo de los que conocemos si el paciente reingresó o no (el atributo que nos indique la condición de reingreso en el conjunto de datos original sería la etiqueta).