Inteligencia Artificial

¿Qué es Reinforcement Learning y qué tiene que ver con Big Data?

El reinforcement learning es un área del Machine Learning basada en un sistema de prueba y error que resulta clave para alcanzar objetivos operacionales. Descubre más detalles.

Por Redacción España, el 19/08/2020

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El reinforcement learning es un área del Machine Learning basada en un sistema de prueba y error. Su objetivo principal es generar un aprendizaje que permita obtener una recompensa específica a medio-largo plazo y minimizar las sanciones. Te contamos más.

¿Qué es reinforcement learning?

El entrenamiento por refuerzo o reinforcement learning es uno de los campos más interesantes para la aplicación del Machine Learning. Dicho concepto trabaja en armonía junto con el aprendizaje semi-supervisado (semi-supervised learning) y el aprendizaje supervisado.

De esta forma, RL es capaz de identificar la mejor estrategia para el negocio, al utilizar como refuerzo la información del entorno sobre sus propias acciones.

Las características principales de estas técnicas son dispares entre sí y conviene diferenciarlas:

  • En el aprendizaje supervisado existe un conjunto de datos de los que los algoritmos aprenderán.
  • En el aprendizaje no supervisado, los datos están sin tratar y su objetivo será descubrir correlaciones en el interno de los datos (por ejemplo, en los problemas de clustering).

En este binomio, el aprendizaje por refuerzo entra en escena cuando no existe un conjunto de datos de los que un algoritmo pueda aprender conductas y sacar conclusiones de negocio.

Los orígenes del concepto se remontan al comportamiento animal. Un ejemplo es cuando una jirafa recién nacida aprende a correr en pocos minutos sin conocer absolutamente nada de su propia anatomía.

Su método de aprendizaje consiste en un sistema A/B de prueba y error. El animal interactúa con su entorno y aprende en pocos minutos cuáles son los movimientos que le pueden otorgar un beneficio a corto plazo, en su caso, la supervivencia.

A diferencia de los otros métodos de aprendizaje que nutren los sistemas de Machine Learning, los cuales cuentan con información de la que aprender, los algoritmos del aprendizaje por refuerzo tejen su propia red de datos en base pruebas.


Elementos esenciales del Reinforcement Learning

Más centrados en el campo tecnológico, el aprendizaje por refuerzo o Reinforcement Learning, área interna del aprendizaje automático (Machine Learning) permite implementar controladores y sistemas de toma de decisiones para sistemas complejos.

Asimismo, el RL permite implementar redes neuronales que pueden aprender comportamientos complejos entrenando con datos obtenidos a partir de modelos de simulación. 

La característica principal es que, debido al sistema de recompensas y sanciones, el software aprende de sus errores con cada acción que realiza, mejorando así la calidad del método. El aprendizaje por refuerzo tiene cuatro elementos esenciales:

  1. Agente: el programa que se entrena con el objetivo de efectuar una labor previamente especificada.
  2. Ambiente: el ecosistema en el que el agente realiza las labores, ya sea real o virtual.
  3. Acción: movimientos efectuados por el agente, los cuales repercuten en el ecosistema
  4. Recompensa: la evaluación de una acción, la cual puede ser positiva o negativa.


¿Qué ofrece el Reinforcement Learning?

  • Oportunidad para aplicar un comportamiento. Por ejemplo, tomar decisiones en base a unos resultados o elegir entre distintas opciones la más operativa de todas para con los objetivos de la empresa.
  • Acceso a información contextual acerca del entorno y de las distintas opciones.
  • Obtener datos relevantes sobre el comportamiento para lograr un objetivo específico.


Aplicaciones Reinforcement Learning

En la aplicación de este tipo de aprendizaje, sobresalen aquellas situaciones en los que prevalece la acción humana, es decir, todas aquellas que no puedan ser resueltas por un conjunto de reglas o por modelos de Machine Learning tradicionales.

Algunas de las aplicaciones en las que participa el RL más notables son:

  • Automatización de procesos robóticos.
  • Conducción autónoma de vehículos.
  • Marketing.
  • Bots conversacionales (usando el PLN para aprender de las interacciones con los usuarios).
  • Finanzas (evaluar estrategias comerciales con el objetivo de maximizar los beneficios).
  • Videojuegos.
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