Descubre el aprendizaje por refuerzo, en el que los agentes optimizan las acciones mediante ensayo y error para maximizar las recompensas. ¡Explora conceptos, aplicaciones y ventajas!
El Aprendizaje por Refuerzo (RL) es un área distinta dentro del Aprendizaje Automático (ML) en la que un agente aprende a tomar decisiones realizando acciones en un entorno para conseguir un objetivo concreto. A diferencia de otros paradigmas de ML, a los agentes de RL no se les dice explícitamente qué acciones deben realizar. En su lugar, aprenden mediante ensayo y error, recibiendo retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones en función de sus acciones. El objetivo fundamental del agente es aprender una estrategia, conocida como política, que maximice su recompensa acumulada a lo largo del tiempo.
Comprender el RL implica varios componentes clave:
El proceso de RL es iterativo. El agente observa el estado actual del entorno, selecciona una acción basada en su política actual y realiza esa acción. El entorno pasa a un nuevo estado y proporciona una señal de recompensa al agente. El agente utiliza esta señal de recompensa para actualizar su política, con el objetivo de recibir más recompensas en el futuro. Un aspecto crítico de este proceso es el equilibrio entre la exploración (probar nuevas acciones para descubrir recompensas potencialmente mejores) y la explotación (utilizar acciones conocidas que proporcionan grandes recompensas). Este bucle de aprendizaje suele formalizarse mediante Procesos de Decisión de Markov (MDP).
RL difiere significativamente de otros paradigmas primarios de ML:
Aunque las técnicas del Aprendizaje Profundo (AD), como el uso de Redes Neuronales (RN), se emplean a menudo dentro del RL (conocido como Aprendizaje Profundo por Refuerzo) para manejar espacios de estado complejos (como imágenes) y aproximar políticas o funciones de valor, el mecanismo fundamental de aprendizaje basado en recompensas sigue siendo distinto.
La RL ha demostrado un éxito notable en diversos dominios complejos:
En muchas aplicaciones de RL del mundo real, sobre todo en robótica y sistemas autónomos, la Visión por Computador (VC) desempeña un papel crucial. Modelos como Ultralytics YOLO pueden procesar entradas visuales (por ejemplo, imágenes de cámaras) para extraer información relevante sobre el entorno, formando la representación del "estado" utilizada por el agente de RL. Esto permite a los agentes percibir su entorno y tomar decisiones informadas basándose en datos visuales. A menudo se utilizan herramientas como OpenAI Gym y simuladores especializados para entrenar a estos agentes RL basados en la visión. Aunque los modelos Ultralytics se centran principalmente en tareas de percepción mediante aprendizaje supervisado, sus resultados pueden servir como entradas vitales para sistemas de RL que controlan agentes físicos o navegan por entornos visuales complejos. El entrenamiento y despliegue de sistemas tan complejos puede gestionarse mediante plataformas como Ultralytics HUB.
Para una comprensión básica de los conceptos de RL, son muy recomendables recursos como los capítulos introductorios del libro de Sutton y Barto sobre Aprendizaje por Refuerzo.
ES
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
PT
IT
AR
TR
VI
