El aprendizaje automático actúa como base para varias tecnologías de alta gama y diferentes subtipos. Por ejemplo, el aprendizaje profundo y el aprendizaje de refuerzo son tipos comunes de aprendizaje automático que ayudan a automatizar el proceso de aprendizaje de la máquina. En este artículo, aprenderás sobre el refuerzo y cómo esta tecnología está ayudando:

¿Qué es el aprendizaje de refuerzo?

En palabras sencillas, podemos decir que el aprendizaje de refuerzo es una de las técnicas del aprendizaje automático. Se puede entrenar a un agente de inteligencia artificial permitiéndole realizar acciones repetitivas y recompensándolo. El agente en el experimento de aprendizaje de refuerzo tomará varias acciones. En las acciones correctas, el agente recibirá recompensas. Sin embargo, con acciones incorrectas, recibirá un castigo. Esto aumentará la capacidad de aprendizaje del agente para realizar las acciones.

Si miramos en la definición psicológica detallada de la RL, podemos entender aún más. El término refuerzo se refiere a algo que aumenta las posibilidades de progresar en cualquier tarea o acción. El aprendizaje de refuerzo, según este concepto, significa que cualquier cosa que ayude a mejorar el comportamiento.

Por ejemplo, si pensamos en el refuerzo en los humanos, tenemos varias recompensas como el aumento, la bonificación, el elogio, un regalo, o cualquier actividad divertida que impulse el rendimiento. Del mismo modo, cuando tu perro se comporta correctamente, puedes darle un regalo. Esta respuesta es un refuerzo positivo. Sin embargo, cuando le gritas a tu gato por su comportamiento saltarín, eso es un comportamiento negativo. Eso ayuda a eliminar el comportamiento de su mascota.

¿En qué se diferencia el aprendizaje de refuerzo del aprendizaje automático y del aprendizaje profundo?

Esta puede ser una pregunta difícil ya que no hay una razón clara para dividir el refuerzo, el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático. Estos son como todas las esquinas de un triángulo. El aprendizaje automático es la categoría superior, y los subtipos son aprendizaje profundo y aprendizaje de refuerzo.

La función de RL es la misma que la del aprendizaje profundo y la del aprendizaje automático. Sin embargo, la aplicación es especializada y tiene un método particular para resolver problemas complejos. Muchas personas considerarán que el concepto de todas las ideas es diferente, pero no podemos dividir estas tecnologías.
En muchos proyectos, también se pueden fusionar las tecnologías para realizar la tarea de manera productiva y efectiva y producir resultados rápidos y altamente positivos.

  • Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es una forma de inteligencia artificial. Tiene la capacidad de mejorar el rendimiento progresivo de una tarea con la ayuda de un conjunto de datos sin programación. El aprendizaje automático se divide en dos tipos. El aprendizaje automático supervisado es el primer tipo, mientras que el aprendizaje automático no supervisado es el segundo.

  • Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo incluye una capa adicional oculta en las redes neuronales. Estas capas ocultas pueden manejar tareas complicadas. El modelo de aprendizaje profundo es similar a la funcionalidad del cerebro humano para resolver problemas. Esta tecnología sólo funciona para una tarea particular con datos dados ya que hay pocas capas de redes neuronales artificiales.

Resolviendo los problemas con el aprendizaje de refuerzo

Ahora varias industrias y negocios automatizan sus tareas a través de diferentes tecnologías. El aprendizaje de refuerzo es un algoritmo fuerte que puede resolver numerosos problemas y realizar tareas sin esfuerzo humano.
Aquí están algunos de los complejos problemas que podemos resolver a través de RL:

  1. Proceso de fabricación

El aprendizaje de refuerzo puede minimizar los esfuerzos humanos y el costo de la mano de obra y el tiempo en las tareas de fabricación. Varias compañías de alta tecnología están desarrollando robots que pueden auto-aprender el proceso y las tareas con más velocidad, alta precisión y menos esfuerzo.

  1. Publicidad y licitación en tiempo real

Varios agentes de licitación pueden utilizar anuncios en el lugar de trabajo para sus productos o servicios según la comprensión del mercado y el análisis de otros anuncios diversos. El aprendizaje de refuerzo puede manejar las estrategias de publicidad con mayor compromiso del usuario y mayor precisión. Además, la retroalimentación de los clientes también se recoge a través de más de un agente para realizar ajustes. Un grupo de agentes puede ayudar a desarrollar resultados más precisos en lugar de un agente único.

  1. Recomendaciones personalizadas para las noticias

Hay limitaciones para personalizar las noticias. Los retos de las nuevas recomendaciones hacen que la gente se aburra y esté menos interesada. El aprendizaje de refuerzo ayuda a predecir las preferencias del usuario a través de un marco orientado a la recompensa de acuerdo con la retroalimentación del usuario.

  1. Optimización de recursos

Las tareas de gestión, como la espera de trabajos, pueden llevar mucho tiempo. Sin embargo, con un algoritmo eficaz de aprendizaje de refuerzo, los trabajos disponibles pueden asignarse en menos tiempo.

  1. Autoconfiguración

Para el rendimiento y la velocidad del sistema web, la autoconfiguración es un componente esencial para tratar con el tráfico de Internet. Con la ayuda del aprendizaje de refuerzo, puede reducir el tiempo de aprendizaje mejorando la iniciación y auto-adaptando el parámetro para mejorar el rendimiento.

Futuros avances en el aprendizaje de refuerzo

Lo mejor del aprendizaje de refuerzo que indica que el futuro de esta herramienta de aprendizaje de la máquina es brillante, ya que puede ayudar a desarrollar modelos con tareas complejas a través de un simple modelo único. El aprendizaje de refuerzo ayuda a resolver problemas que solíamos enfrentar. En el futuro, RL puede ayudarnos más en varias actividades avanzadas. A través del aprendizaje de refuerzo, puede desarrollar nuevas soluciones entrenando al agente de inteligencia artificial. Las posibilidades de usar RL son enormes. Sin embargo, algunas de las futuras aplicaciones que podemos desarrollar en un futuro próximo son:

  • Prótesis de miembros
  • Los robots autónomos
  • Autoconducción avanzada
  • Fábricas completamente automatizadas

Conclusión

El aprendizaje de refuerzo incluye la capacitación del agente que es la parte esencial, sin embargo, otros factores, como el medio ambiente y los datos proporcionados al agente para la inspección. El agente tratará entonces de encontrar la máxima recompensa aplicando diferentes métodos y pautas. Una red neuronal artificial se encarga de almacenar los datos y mejorar el rendimiento de la tarea mediante la experiencia para un aprendizaje de refuerzo profundo.