Aprendizaje por refuerzo: qué es y cómo funciona

En el fascinante mundo de la IA, el aprendizaje por refuerzo se destaca como una técnica poderosa que permite a las máquinas aprender comportamientos óptimos mediante prueba y error, de manera muy similar a cómo los humanos y los animales adquieren habilidades en el mundo real.

Tabla de contenido

• ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?
• RL versus aprendizaje supervisado y no supervisado
• Cómo funciona el aprendizaje por refuerzo
• Tipos de aprendizaje por refuerzo
• Aplicaciones del aprendizaje por refuerzo
• Ventajas del aprendizaje por refuerzo
• Desventajas del aprendizaje por refuerzo

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo (RL)?

El aprendizaje por refuerzo (RL) es un tipo de aprendizaje automático (ML) en el que un agente aprende a tomar decisiones interactuando con su entorno. En este contexto, el agente es un programa que toma decisiones sobre las acciones a realizar, recibe retroalimentación en forma de recompensas o sanciones y ajusta su comportamiento para maximizar las recompensas acumuladas.

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que utiliza datos y métodos estadísticos para crear programas que imitan el razonamiento humano en lugar de depender de instrucciones codificadas. RL se inspira directamente en cómo las personas utilizan la prueba y el error para optimizar sus decisiones.

Refuerzo versus aprendizaje supervisado y no supervisado

En el aprendizaje supervisado , los modelos se entrenan utilizando datos etiquetados, donde se proporciona la salida correcta para cada entrada.Esta guía ayuda al modelo a realizar predicciones precisas cuando se enfrenta a datos nuevos e invisibles. El aprendizaje supervisado es útil para tareas como la detección de spam, la clasificación de imágenes y la previsión meteorológica.

Por otro lado,el aprendizaje no supervisado trabaja con datos sin etiquetar para encontrar patrones y agrupaciones.Puede agrupar puntos de datos similares, encontrar asociaciones entre elementos y reducir la complejidad de los datos para facilitar el procesamiento. Los ejemplos incluyen segmentación de clientes, sistemas de recomendación y detección de anomalías.

El aprendizaje por refuerzo es distinto de ambos.En RL, un agente aprende interactuando con su entorno y recibiendo retroalimentación positiva o negativa. Este circuito de retroalimentación permite al agente ajustar sus acciones para lograr los mejores resultados posibles. RL es particularmente útil para tareas en las que el agente necesita aprender una secuencia de decisiones, como en los juegos, la robótica y la conducción autónoma.

Cómo funciona el aprendizaje por refuerzo

Comprender los principios de RL es crucial para comprender cómo los agentes inteligentes aprenden y toman decisiones. A continuación, exploraremos los conceptos clave y el proceso de RL en detalle.

Conceptos clave en RL

RL tiene un vocabulario distinto que no se aplica a otros tipos de ML. Las nociones principales a comprender son:

1 Agente y entorno: El agente es el programa informático que toma decisiones, mientras que el entorno abarca todo aquello con lo que interactúa el agente.Esto incluye todos los estados y acciones posibles, incluidas las decisiones previas tomadas por el agente. La interacción entre el agente y el entorno es el núcleo del proceso de aprendizaje.

2 Estado y acción: el estado representa la situación actual del agente en un momento dado, y una acción es una decisión que el agente puede tomar en respuesta a su estado.El agente tiene como objetivo elegir acciones que conduzcan a los estados más favorables.

3 Recompensa y castigo: Después de realizar una acción, el agente recibe retroalimentación del entorno: si es positiva se llama recompensa, si es negativa, castigo.Esta retroalimentación ayuda al agente a saber qué acciones son beneficiosas y cuáles deben evitarse, guiando sus decisiones futuras.

4 Política: Una política es la estrategia del agente para decidir qué acción tomar en cada estado.Asigna estados a acciones y sirve como guía del agente para lograr los mejores resultados basándose en experiencias pasadas.

5 Función de valor: La función de valor estima el beneficio a largo plazo de estar en un determinado estado o realizar una determinada acción.Ayuda al agente a comprender las posibles recompensas futuras, incluso si eso significa soportar una recompensa negativa a corto plazo para maximizar las ganancias a largo plazo. La función de valor es esencial para tomar decisiones que optimicen las recompensas acumuladas en el tiempo.

El proceso de RV

Si bien el propósito y el método de aprendizaje son bastante diferentes de otros tipos de ML, el proceso es similar en términos de preparación de datos, elección de parámetros, evaluación e iteración.

Aquí hay una breve descripción general del proceso de RL:

1 Definición de problemas y establecimiento de objetivos.Defina claramente el problema y determine las metas y objetivos del agente, incluida la estructura de recompensas. Esto le ayudará a decidir qué datos necesita y qué algoritmo seleccionar.

2 Recopilación e inicialización de datos.Recopile datos iniciales, defina el entorno y configure los parámetros necesarios para el experimento RL.

3 Preprocesamiento e ingeniería de características.Limpie los datos: verifique, elimine duplicados, asegúrese de tener las etiquetas de características adecuadas y decida cómo manejar los valores faltantes. En muchos casos, querrás crear nuevas funciones para aclarar aspectos importantes del entorno, como crear un único punto de datos de posicionamiento a partir de varias entradas de sensores.

4 Selección de algoritmo.Según el problema y el entorno, elija el algoritmo RL adecuado y configure los ajustes principales, conocidos como hiperparámetros. Por ejemplo, necesitarás establecer el equilibrio entre exploración (probar nuevos caminos) y explotación (seguir caminos conocidos).

5 Formación.Capacite al agente permitiéndole interactuar con el entorno, realizar acciones, recibir recompensas y actualizar su política. Ajuste los hiperparámetros y repita el proceso. Continúe monitoreando y ajustando el equilibrio entre exploración y explotación para garantizar que el agente aprenda de manera efectiva.

6 Evaluación.Evalúe el desempeño del agente utilizando métricas y observe su desempeño en escenarios aplicables para garantizar que cumpla con las metas y objetivos definidos.

7 Ajuste y optimización del modelo.Ajuste los hiperparámetros, refine el algoritmo y vuelva a capacitar al agente para mejorar aún más el rendimiento.

8 Despliegue y seguimiento.Una vez que esté satisfecho con el desempeño del agente, implemente el agente capacitado en un entorno del mundo real. Supervise continuamente su desempeño e implemente un circuito de retroalimentación para el aprendizaje y la mejora continuos.

9 Mantenimiento y actualización.Si bien el aprendizaje continuo es muy útil, en ocasiones es posible que necesite volver a capacitarse desde las condiciones iniciales para aprovechar al máximo los nuevos datos y técnicas. Actualice periódicamente la base de conocimientos del agente, vuelva a capacitarlo con nuevos datos y asegúrese de que se adapte a los cambios en el entorno u objetivos.

Tipos de aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo se puede clasificar ampliamente en tres tipos: sin modelos, basado en modelos e híbrido. Cada tipo tiene sus casos de uso y métodos específicos.

Aprendizaje por refuerzo sin modelos

Con RL sin modelos, el agente aprende directamente de las interacciones con el entorno. No intenta comprender ni predecir el entorno, sino que simplemente intenta maximizar su desempeño dentro de la situación presentada. Un ejemplo de RL sin modelo es una aspiradora robótica Roomba: a medida que avanza, aprende dónde están los obstáculos y cada vez choca menos con ellos mientras limpia más.

Ejemplos:

• Métodos basados ​​en valores.El más común es Q-learning, donde un valor Q representa las recompensas futuras esperadas por realizar una acción determinada en un estado determinado. Este método es óptimo para situaciones con opciones discretas, es decir, opciones limitadas y definidas, como por ejemplo en qué dirección girar en una intersección. Puede asignar valores Q manualmente, utilizar un valor cero o bajo para evitar sesgos, aleatorizar valores para fomentar la exploración o utilizar valores uniformemente altos para garantizar una exploración inicial exhaustiva. Con cada iteración, el agente actualiza estos valores Q para reflejar mejores estrategias. El aprendizaje basado en valores es popular porque es fácil de implementar y funciona bien en espacios de acción discretos, aunque puede tener dificultades con demasiadas variables.
• Métodos de gradiente de políticas: a diferencia del Q-learning, que intenta estimar el valor de las acciones en cada estado, los métodos de gradiente de políticas se centran directamente en mejorar la estrategia (o política) que utiliza el agente para elegir acciones.En lugar de estimar valores, estos métodos ajustan la política para maximizar la recompensa esperada. Los métodos de gradiente de políticas son útiles en situaciones donde las acciones pueden tener cualquier valor (siguiendo la analogía anterior, esto podría ser caminar en cualquier dirección a través de un campo) o donde es difícil determinar el valor de diferentes acciones. Pueden manejar una toma de decisiones más compleja y una serie de opciones, pero normalmente necesitan más potencia informática para funcionar de forma eficaz.

Aprendizaje por refuerzo basado en modelos

La RL basada en modelos implica la creación de un modelo del entorno para planificar acciones y predecir estados futuros. Estos modelos capturan la interacción entre acciones y cambios de estado al predecir la probabilidad de que una acción afecte el estado del medio ambiente y las recompensas o sanciones resultantes. Este enfoque puede ser más eficiente, ya que el agente puede simular diferentes estrategias internamente antes de actuar. Un vehículo autónomo utiliza este enfoque para entender cómo responder a las características del tráfico y a diversos objetos. La técnica sin modelo de Roomba sería inadecuada para tareas tan complejas.

Ejemplos:

• Dyna-Q: Dyna-Q es un algoritmo híbrido de aprendizaje por refuerzo que combina Q-learning con planificación.El agente actualiza sus valores Q basándose en interacciones reales con el entorno y en experiencias simuladas generadas por un modelo. Dyna-Q es particularmente útil cuando las interacciones en el mundo real son costosas o requieren mucho tiempo.
• Monte Carlo Tree Search (MCTS): MCTS simula muchas acciones y estados futuros posibles para construir un árbol de búsqueda que represente las decisiones que siguen a cada elección.El agente utiliza este árbol para decidir cuál es la mejor acción estimando las recompensas potenciales de diferentes caminos. MCTS destaca en escenarios de toma de decisiones con una estructura clara, como juegos de mesa como el ajedrez, y puede manejar una planificación estratégica compleja.

Los métodos basados ​​en modelos son apropiados cuando el entorno se puede modelar con precisión y cuando las simulaciones pueden proporcionar información valiosa. Requieren menos muestras en comparación con los métodos sin modelos, pero esas muestras deben ser precisas, lo que significa que pueden requerir más esfuerzo computacional para desarrollarse.

Aprendizaje por refuerzo híbrido

El aprendizaje por refuerzo híbrido combina enfoques para aprovechar sus respectivas fortalezas. Esta técnica puede ayudar a equilibrar las compensaciones entre la eficiencia de la muestra y la complejidad computacional.

Ejemplos:

• Búsqueda guiada de políticas (GPS): GPS es una técnica híbrida que alterna entre aprendizaje supervisado y aprendizaje por refuerzo.Utiliza el aprendizaje supervisado para entrenar una política basada en datos generados a partir de un controlador basado en modelos. Luego, la política se refina utilizando el aprendizaje por refuerzo para manejar partes del espacio de estados donde el modelo es menos preciso. Este enfoque ayuda a transferir conocimientos de la planificación basada en modelos al aprendizaje directo de políticas.
• Arquitecturas integradas: algunas arquitecturas integran varios componentes basados ​​y libres de modelos en un único marco, adaptándose a diferentes aspectos de un entorno complejo en lugar de imponer un enfoque a todo.Por ejemplo, un agente podría utilizar un enfoque basado en modelos para la planificación a largo plazo y un enfoque sin modelos para la toma de decisiones a corto plazo.
• Modelos mundiales: los modelos mundiales son un enfoque en el que el agente construye una representación compacta y abstracta del entorno, que utiliza para simular estados futuros.El agente utiliza un enfoque sin modelos para aprender políticas dentro de este entorno interno simulado. Esta técnica reduce la necesidad de interacciones en el mundo real.

Aplicaciones del aprendizaje por refuerzo

RL tiene una amplia gama de aplicaciones en varios dominios:

• Jugabilidad: los algoritmos de RL han logrado un rendimiento sobrehumano en casos como el ajedrez y los videojuegos.Un ejemplo notable es AlphaGo, que juega al juego de mesa Go utilizando un híbrido de redes neuronales profundas y Monte Carlo Tree Search. Estos éxitos demuestran la capacidad de RL para desarrollar estrategias complejas y adaptarse a entornos dinámicos.
• Robótica: en robótica, RL ayuda a entrenar robots para realizar tareas como agarrar objetos y sortear obstáculos.El proceso de aprendizaje por prueba y error permite a los robots adaptarse a las incertidumbres del mundo real y mejorar su rendimiento con el tiempo, superando los enfoques inflexibles basados ​​en reglas.
• Atención médica: al responder a datos específicos de los pacientes, RL puede optimizar los planes de tratamiento, gestionar ensayos clínicos y personalizar la medicina.RL también puede sugerir intervenciones que maximicen los resultados de los pacientes aprendiendo continuamente de los datos de los pacientes.
• Finanzas: la RL basada en modelos se adapta bien a los parámetros claros y la dinámica compleja de varias partes del campo financiero, especialmente aquellas que interactúan con mercados altamente dinámicos.Sus usos aquí incluyen gestión de carteras, evaluación de riesgos y estrategias comerciales que se adaptan a las nuevas condiciones del mercado.
• Vehículos autónomos: los vehículos autónomos utilizan modelos entrenados en RL para responder a obstáculos, condiciones de la carretera y patrones de tráfico dinámicos.Aplican inmediatamente estos modelos para adaptarse a las condiciones de conducción actuales y, al mismo tiempo, devuelven datos a un proceso de formación continua centralizado. La retroalimentación continua del medio ambiente ayuda a estos vehículos a mejorar su seguridad y eficiencia con el tiempo.

Ventajas del aprendizaje por refuerzo

• Aprendizaje adaptativo: los agentes de RL aprenden continuamente y se adaptan a sus interacciones con el entorno.El aprendizaje sobre la marcha hace que RL sea especialmente adecuado para entornos dinámicos e impredecibles.
• Versatilidad: RL funciona para una amplia gama de problemas que involucran una secuencia de decisiones en las que uno influye en el entorno del siguiente, desde juegos hasta robótica y atención médica.
• Toma de decisiones óptima: RL se centra en maximizar las recompensas a largo plazo, garantizando que los agentes de RL desarrollen estrategias optimizadas para obtener los mejores resultados posibles a lo largo del tiempo en lugar de simplemente tomar la siguiente decisión.
• Automatización de tareas complejas: RL puede automatizar tareas que son difíciles de codificar, como la asignación dinámica de recursos, sistemas de control complejos como la gestión de la red eléctrica y recomendaciones personalizadas con precisión.

Desventajas del aprendizaje por refuerzo

• Requisitos computacionales y de datos: la RL a menudo requiere grandes cantidades de datos y potencia de procesamiento, los cuales pueden resultar bastante costosos.
• Tiempo de formación prolongado: la formación de agentes de RL puede llevar semanas o incluso meses cuando el proceso implica interactuar con el mundo real y no simplemente con un modelo.
• Complejidad: Diseñar y ajustar sistemas de RL implica una cuidadosa consideración de la estructura de recompensas, la representación de políticas y el equilibrio de exploración-explotación.Estas decisiones deben tomarse cuidadosamente para evitar consumir demasiado tiempo o recursos.
• Seguridad y confiabilidad: para aplicaciones críticas como la atención médica y la conducción autónoma, el comportamiento inesperado y las decisiones subóptimas pueden tener consecuencias importantes.
• Baja interpretabilidad: en algunos procesos de RL, especialmente en entornos complejos, es difícil o imposible saber exactamente cómo llegó el agente a sus decisiones.
• Ejemplo de ineficiencia: muchos algoritmos de RL requieren una gran cantidad de interacciones con el entorno para aprender políticas efectivas.Esto puede limitar su utilidad en escenarios donde las interacciones en el mundo real son costosas o limitadas.