Cuando se entrena a una mascota, se le premia con cada respuesta correcta. Puede seguir el mismo entrenamiento basado en la recompensa para el software o el robot, de modo que el programa realice las tareas con eficacia. El aprendizaje por refuerzo es una técnica de inteligencia artificial única que permite entrenar a las máquinas con la ayuda de un algoritmo de aprendizaje automático. Comencemos el recorrido del algoritmo de Q-learning en detalle. Además, podemos descubrir cómo funciona el mundo del aprendizaje por refuerzo.
Aprendizaje por refuerzo
Puedes utilizar el aprendizaje por refuerzo en el aprendizaje automático y mejorar el rendimiento de tu modelo. Con el RL, su modelo realiza varias actividades a medida que maximiza la recompensa. Esta técnica implica a diferentes máquinas y software para que su modelo pueda desarrollar el comportamiento o la dirección perfecta en una situación concreta.
El aprendizaje supervisado y el aprendizaje por refuerzo son técnicas diferentes. En el aprendizaje supervisado, los datos de entrenamiento funcionan como las respuestas a la solución. Este tipo de modelos ya incluyen las respuestas correctas. Sin embargo, en el aprendizaje por refuerzo, el algoritmo no incluye las respuestas correctas, sino que los agentes deciden cómo realizar las acciones y desempeñan diversas funciones según la tarea. La máquina aprende a partir de la experiencia sin buscar la ayuda de los datos de entrenamiento.
Qué es el Q-Learning?
El Q-learning es un algoritmo de aprendizaje basado en valores y se centra en la optimización de la función de valor según el entorno o el problema. La Q en el Q-learning representa la calidad con la que el modelo encuentra su próxima acción mejorando la calidad. El proceso puede ser automático y sencillo. Esta técnica es increíble para comenzar su viaje de aprendizaje por refuerzo. El modelo almacena todos los valores en una tabla, que es la Tabla Q. En palabras simples, se utiliza el método de aprendizaje para la mejor solución. A continuación, aprenderá el proceso de aprendizaje detrás de un modelo de Q-learning
de un modelo Q-learning.
Proceso de aprendizaje de Q-Learning
El siguiente ejemplo de un juego le ayudará a entender el concepto de Q-learning:
1. Inicialización
Tu agente al jugar el juego por primera vez no incluirá ningún conocimiento. Por lo tanto, asumiremos que la tabla Q es cero.
2. Exploración o Explotación
En este paso, tu agente elegirá cualquiera de los dos caminos posibles. Si el agente explota, recogerá información de la tabla Q, o cuando el agente explora, intentará hacer nuevos caminos.
– Cuando su agente trabaja para un número mayor durante un tiempo, es esencial explotar.
– Cuando su agente no tiene ninguna experiencia, es esencial explorar.
Puede manejar los ajustes entre dos condiciones, exploración y explotación, añadiendo un épsilon. Incluya el épsilon en la función de valor. Cuando se empieza con el modelo y no se incluye ninguna información, se debe preferir la exploración. Sin embargo, una vez que el modelo empieza a adaptarse al entorno, hay que seguir la explotación. En palabras sencillas, el agente tomará acciones en el segundo paso, y las opciones son la exploración y la explotación.
3. Medir la recompensa
Cuando el agente decide qué acción elegir, actúa. Esto lleva al agente al siguiente paso, que es el estado “S”. Cada una de estas acciones dirigirá al agente a varias puntuaciones de recompensa. Por ejemplo, si el agente elige el estado cinco desde el estado 1, se moverá más allá basándose en la experiencia de ese estado. Ahora, el agente puede elegir pasar al estado 6 o al 9 en función de la experiencia previa y de la posible expectativa de recompensa.
4. Actualizar la tabla Q
El agente calculará el valor de la recompensa. El algoritmo utilizará la ecuación de Bellman para actualizar el valor en el Estado “S”. He aquí algunas terminologías
Tasa de aprendizaje-La tasa de aprendizaje es una constante que determina el peso que hay que añadir en la tabla Q para generar un nuevo valor en lugar del anterior.
Tasa de descuento-La tasa de descuento es la constante. Descuenta sobre lo que será la recompensa futura. En palabras sencillas, la tasa de descuento ayuda a equilibrar el efecto de las próximas recompensas en los nuevos valores.
Una vez que el agente pasa por todos estos pasos aprendiendo significativamente, conseguirá valores actualizados en la tabla Q. Ahora, es sencillo utilizar la tabla Q para mapear los estados. Cada agente de estado seleccionará una acción que le lleve al estado con el valor Q más alto.
Aprendizaje Q profundo
El aprendizaje Q profundo puede ayudar al modelo a actualizar directamente la tabla Q con los valores adecuados y realizar las tareas de forma más eficiente. Sin embargo, es necesario considerar la complejidad del modelo como un entorno complejo que puede disminuir significativamente el rendimiento.
Por otro lado, el tiempo y los recursos equilibrarán la inviabilidad e ineficiencia del modelo mientras se modifica y actualiza la tabla Q con los valores adecuados. El Deep Q Learning permite utilizar la estrategia de Q-Learning integrando las redes neuronales artificiales.
Cómo funciona el aprendizaje Q profundo
Puede aumentar la eficiencia del modelo estimando la función Q perfecta con la ayuda de un aproximador de funciones. Utilice esta técnica en lugar de utilizar integraciones de valores para calcular directamente los valores Q. El mejor método a elegir en este momento es la aplicación de redes neuronales artificiales.
Una red neuronal ayudará al agente a elegir el estado al recibir las entradas. Estas entradas son los estados del entorno. Tras recibir la entrada, la red neuronal estimará el valor Q. El agente tomará decisiones basadas en estos valores Q.
Podemos calcular la pérdida comparando el valor objetivo y la salida del modelo. Esto es posible una vez que elegimos el valor objetivo. Para ello debemos utilizar la ecuación de Bellman
Q*(s,a) = E [R t + 1 + γmaxa′q∗(s′,a′)
Ahora, utilizaremos el algoritmo de descenso de gradiente estocástico y de fondo, por lo que una red neuronal artificial actualiza el valor, minimizando los errores. Debes saber que si tienes un espacio de estados pequeño, debes usar Q-Learning estándar en lugar de Deep Q Learning. El Q-Learning calculará los valores óptimos más rápida y eficientemente con un espacio de estados pequeño.
Conclusión
El aprendizaje por refuerzo trata de resolver cómo un agente aprenderá en un entorno incierto tomando varias secuencias de decisiones. Existen numerosas técnicas y métodos que permiten al agente determinar su trayectoria y realizar acciones progresivas. Una de estas técnicas de aprendizaje por refuerzo es el Q-learning. El Q-learning es actualmente muy popular porque esta estrategia no requiere modelos.
También se puede apoyar el modelo de Q-learning con Deep Learning. El Deep Learning incluye numerosas redes neuronales artificiales que identifican los pesos adecuados para encontrar la mejor solución posible. Un Q-learning con redes neuronales es el QLearning profundo. Con estas técnicas, las empresas consiguen numerosos avances en la toma de decisiones y la realización de tareas.
