¿Qué Es RL?
Para aprovechar al máximo este curso, se recomienda tener una comprensión sólida de matemáticas (especialmente teoría de la probabilidad). También será útil estar familiarizado con los conceptos básicos de aprendizaje automático y NumPy.
El aprendizaje por refuerzo (RL) es un paradigma de aprendizaje automático enfocado principalmente en tareas de toma de decisiones y control, donde un agente aprende estrategias óptimas interactuando con un entorno y maximizando las recompensas acumuladas.
El aprendizaje por refuerzo está fuertemente inspirado en la psicología conductual, en particular en cómo los humanos y animales aprenden a través de experiencias. Así como un perro aprende a sentarse cuando recibe golosinas por un comportamiento correcto, un agente de aprendizaje por refuerzo aprende al recibir recompensas por sus acciones.
Agente y Entorno
El agente es el tomador de decisiones en el sistema de aprendizaje por refuerzo. Observa el entorno, selecciona acciones y aprende de la retroalimentación para mejorar su desempeño futuro.
El entorno representa todo con lo que el agente interactúa. Responde a las acciones del agente y proporciona retroalimentación en forma de nuevos estados y recompensas.
El agente es únicamente responsable de tomar decisiones — seleccionando acciones basadas en sus observaciones y aprendiendo de los resultados obtenidos — mientras que el entorno dicta las reglas de interacción.
Aplicaciones del RL
El aprendizaje por refuerzo se utiliza ampliamente en diversos campos donde la toma de decisiones bajo incertidumbre es fundamental. Algunas aplicaciones clave incluyen:
- Robótica: El aprendizaje por refuerzo ayuda a los robots a aprender tareas complejas como agarrar objetos, locomoción y automatización industrial;
- IA en juegos: El aprendizaje por refuerzo impulsa agentes de IA en juegos como ajedrez, Go y Dota 2, logrando un rendimiento superior al humano;
- Finanzas: El aprendizaje por refuerzo optimiza estrategias de trading, gestión de carteras y evaluación de riesgos;
- Salud: El aprendizaje por refuerzo contribuye a planes de tratamiento personalizados, cirugía robótica y descubrimiento de fármacos;
- Sistemas autónomos: El aprendizaje por refuerzo habilita coches autónomos, drones y sistemas adaptativos de control de tráfico;
- Sistemas de recomendación: El aprendizaje por refuerzo mejora las recomendaciones personalizadas de contenido en plataformas de streaming y comercio electrónico.
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El aprendizaje por refuerzo está fuertemente inspirado en la psicología conductual, en particular en cómo los humanos y animales aprenden a través de experiencias. Así como un perro aprende a sentarse cuando recibe golosinas por un comportamiento correcto, un agente de aprendizaje por refuerzo aprende al recibir recompensas por sus acciones.
Agente y Entorno
El agente es el tomador de decisiones en el sistema de aprendizaje por refuerzo. Observa el entorno, selecciona acciones y aprende de la retroalimentación para mejorar su desempeño futuro.
El entorno representa todo con lo que el agente interactúa. Responde a las acciones del agente y proporciona retroalimentación en forma de nuevos estados y recompensas.
El agente es únicamente responsable de tomar decisiones — seleccionando acciones basadas en sus observaciones y aprendiendo de los resultados obtenidos — mientras que el entorno dicta las reglas de interacción.
Aplicaciones del RL
El aprendizaje por refuerzo se utiliza ampliamente en diversos campos donde la toma de decisiones bajo incertidumbre es fundamental. Algunas aplicaciones clave incluyen:
- Robótica: El aprendizaje por refuerzo ayuda a los robots a aprender tareas complejas como agarrar objetos, locomoción y automatización industrial;
- IA en juegos: El aprendizaje por refuerzo impulsa agentes de IA en juegos como ajedrez, Go y Dota 2, logrando un rendimiento superior al humano;
- Finanzas: El aprendizaje por refuerzo optimiza estrategias de trading, gestión de carteras y evaluación de riesgos;
- Salud: El aprendizaje por refuerzo contribuye a planes de tratamiento personalizados, cirugía robótica y descubrimiento de fármacos;
- Sistemas autónomos: El aprendizaje por refuerzo habilita coches autónomos, drones y sistemas adaptativos de control de tráfico;
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