Preguntas y respuestas: ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

Por el equipo editorial de Indeed

8 de julio de 2021

Los ingenieros de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático a menudo confían en el aprendizaje por refuerzo cuando implementan nuevos programas y aplicaciones de IA. Desarrollar su comprensión del aprendizaje automático y sus métodos puede ayudarlo a desarrollar sus habilidades y conocimiento de la industria. Si está considerando una carrera en aprendizaje automático e ingeniería de software para sistemas de inteligencia artificial, puede ser beneficioso comprender los diferentes subcampos. En este artículo, brindamos una descripción general de algunas de las preguntas comunes sobre el aprendizaje por refuerzo para brindar más información sobre este campo profesional en tecnología.

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

El aprendizaje por refuerzo es un subcampo del aprendizaje automático y los procesos de IA que se centra en las técnicas de aprendizaje que capacitan a un agente para aprender en un entorno que presenta interacciones de prueba y error. El agente utiliza la retroalimentación que recopila de su propio desempeño y experiencias para formar información que refuerza sus acciones futuras cuando realiza funciones similares. Similar a los métodos de aprendizaje profundo, aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado, este método de aprendizaje automático tiene como objetivo respaldar la función independiente e inteligente de los sistemas de inteligencia artificial.

¿Por qué es importante el aprendizaje por refuerzo?

El aprendizaje por refuerzo es fundamental para los procesos en aplicaciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Los ingenieros informáticos y de software confían en este tipo de aprendizaje automático para establecer parámetros y estándares operativos para que la IA suave los siga al recuperar y mostrar información, como un asistente de búsqueda en un dispositivo móvil. Varias razones más por las que este subcampo de la IA es ventajoso incluyen:

  • Establece estándares de procedimiento para los sistemas digitales y técnicos a seguir.

  • Crea entornos interactivos para agentes computarizados para construir marcos para acciones futuras

  • Refuerza la programación y el código informático en el que se basan las aplicaciones de inteligencia artificial, como la robótica, para funcionar.

¿Cuáles son los componentes del aprendizaje por refuerzo?

Dentro del aprendizaje automático que aplica parámetros de refuerzo, tiene un agente y el entorno en el que se desempeña el agente. Sin embargo, además de estos dos componentes, hay varios elementos más que pueden ser esenciales para un sistema de aprendizaje por refuerzo:

  • Políticas: este campo de aprendizaje automático utiliza políticas para definir el comportamiento de un agente durante un período específico. Los ingenieros de políticas implementan esencialmente asigna el estado del entorno a la acción y la acción al comportamiento del agente dentro del entorno.

  • Recompensas: las recompensas establecen objetivos para los problemas de aprendizaje por refuerzo, donde el agente recibe una señal de recompensa por los resultados deseados completados.

  • Funciones de valor: Las funciones de valor en un sistema representan el número total de recompensas que el agente puede esperar en el futuro si inicia acciones en su estado ambiental actual.

  • Modelo de entorno: algunos sistemas utilizan modelos del entorno para reproducir comportamientos específicos del entorno, lo que brinda a los ingenieros una forma de hacer inferencias sobre cómo los entornos pueden reaccionar ante los agentes.

¿Qué procesos sigue el aprendizaje por refuerzo?

La entrada de datos en un agente viaja a través del entorno para realizar un conjunto de acciones. Si las acciones son correctas, los programadores recompensan al agente reforzando qué acciones realizó el agente para lograr el resultado. Si las acciones son incorrectas, los programadores castigan al agente por realizar las acciones incorrectas. El “castigo”, en este caso, es una reconfiguración de un sofisticado código de software que establece parámetros de reconocimiento en el agente que lo soporta al identificar acciones incorrectas antes de realizarlas. Estos pasos refuerzan al agente para seguir realizando los procesos correctos para lograr el resultado deseado.

¿Cuáles son los tipos de aprendizaje por refuerzo?

En el aprendizaje por refuerzo, los ingenieros pueden aplicar métodos de aprendizaje positivos o negativos para capacitar a los agentes y entornos para que realicen las acciones deseadas. El refuerzo positivo ocurre cuando los agentes toman un conjunto específico de acciones o realizan un cierto comportamiento. Este método ayuda a aumentar la fuerza y ​​la frecuencia del comportamiento deseado que exhibe un agente. El refuerzo positivo también impacta al agente al confirmar la validez de sus acciones, aumentando así la probabilidad de que el agente repita el comportamiento.

El refuerzo negativo, en comparación, fortalece una acción o comportamiento indeseable debido a condiciones negativas que un agente debería evitar de otro modo. Si bien el refuerzo positivo puede ayudarlo a maximizar el rendimiento de los estados, el refuerzo negativo les dice a los agentes y entornos cuál es el estándar mínimo de rendimiento, lo que da como resultado suficiente funcionalidad para cumplir con los estándares mínimos de comportamiento que los ingenieros establecieron para el sistema.

¿Cuáles son las diferencias entre refuerzo y aprendizaje supervisado?

El refuerzo y el aprendizaje supervisado son subcampos del aprendizaje automático que se basan en procesos de aprendizaje profundo para interpretar los datos de entrada y producir resultados exitosos. Aunque las dos disciplinas comparten similitudes, existen varias diferencias en la forma en que los ingenieros y programadores completan los procesos dentro de los entornos. A diferencia del aprendizaje supervisado, en el aprendizaje por refuerzo, la interacción entre los agentes y los entornos se produce en pasos discretos para completar tareas de explotación o exploración. Esto da como resultado el camino distinto que deben seguir los agentes para lograr resultados, donde:

  • El sistema contiene un agente, un modelo de la red neuronal y un entorno.

  • Los parámetros utilizan los elementos de valor, acción, recompensa y procedimientos de estado siguiente para establecer políticas que entrenan el modelo de red neuronal.

  • La política para capacitar al agente para realizar acciones específicas para maximizar las recompensas acumulativas del entorno real.

A diferencia del aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje supervisado realiza tareas de regresión o clasificación para analizar y establecer datos de entrenamiento. Los datos de entrenamiento luego establecen parámetros entre las acciones de un agente y del entorno para producir resultados generalizados. Esto logra distintos pares de valores de entrada y salida, donde un entorno de aprendizaje supervisado utiliza varios algoritmos para realizar acciones específicas. Entonces, en lugar de usar procesos de toma de decisiones y marcos matemáticos para modelar, los procesos de aprendizaje supervisado requieren:

  • Un conjunto de datos con etiquetas y anotaciones de objetos para cada valor del conjunto de datos

  • Parámetros de entrenamiento del conjunto de datos para guiar las redes neuronales en el mapeo de datos a las etiquetas respectivas

  • Evaluaciones de rendimiento para evaluar la eficiencia, la funcionalidad y la capacidad del modelo entrenado para lograr los resultados deseados

¿Cuáles son algunos inconvenientes del aprendizaje por refuerzo?

Aunque el aprendizaje por refuerzo es ventajoso para varias aplicaciones que establecen sistemas de IA independientes, puede haber varios desafíos que los ingenieros y programadores a veces resuelven cuando trabajan con este subcampo del aprendizaje automático:

  • Sobrecarga de estado: en casos de aprendizaje por refuerzo positivo, demasiado refuerzo puede resultar en una sobrecarga de estado, que es cuando el estado ambiental se llena demasiado de información de entrada que disminuye los resultados de salida.

  • Gran dependencia de datos: este campo de aprendizaje automático suele ser más adecuado para problemas complejos que para resolver problemas simples, por lo que requiere grandes cantidades de datos para que los agentes y los entornos se desempeñen.

  • Modelado limitado: debido a que este campo de aprendizaje automático utiliza el modelo de Markov de entrenamiento de refuerzo, a veces puede generar limitaciones en los cálculos de probabilidad, razonamiento secuencial y modelado de eventos.

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