Deep Reinforcement Learning (DRL) o Aprendizaje por Refuerzo Profundo.
Combina el aprendizaje profundo con el aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning, RL)
Para resolver problemas complejos.
En los que los agentes deben aprender a tomar decisiones óptimas.
Mediante la interacción con un entorno dinámico.
Este enfoque utiliza redes neuronales profundas.
Para manejar estados de alta dimensionalidad.
Amplía significativamente las capacidades del aprendizaje por refuerzo tradicional.
Componentes Fundamentales del DRL
Agente
Es el sistema que aprende a actuar.
Toma decisiones en el entorno basándose en su política.
Conjunto de reglas para decidir acciones.
Entorno
Representa el mundo con el que interactúa el agente.
Responde a las acciones del agente.
Devuelve observaciones y recompensas.
Estado
Describe la situación actual del entorno.
Percibida por el agente.
Acción
Es la decisión tomada por el agente en un momento dado.
Puede ser discreta (mover hacia arriba o abajo).
Continua (ajustar una fuerza).
Recompensa
Es la señal de retroalimentación que indica el éxito o fracaso.
De una acción específica.
Política (π\pi)
Una función que mapea estados a probabilidades.
De tomar ciertas acciones.
Puede ser determinística o estocástica.
Función de Valor (V(s)V(s))
Evalúa la bondad de estar en un estado particular.
En términos de recompensas futuras esperadas.
Función Q (Q (s,a) Q (s, a) )
Evalúa la calidad de realizar una acción específica.
En un estado determinado.
Aprendizaje por Refuerzo vs Aprendizaje por Refuerzo Profundo
Aprendizaje por Refuerzo (RL)
Funciona bien con entornos simples o de baja dimensionalidad.
Requiere tablas o funciones manuales.
Representar políticas o funciones de valor.
Aprendizaje por Refuerzo Profundo (DRL)
Utiliza redes neuronales profundas.
Aproximar funciones de valor, políticas o ambas.
Permite manejar entornos con estados y acciones complejas.
Videojuegos o sistemas físicos avanzados.
Técnicas Principales del DRL
DQN (Deep Q-Network)
Utiliza redes neuronales profundas.
Para aproximar la función Q (Q (s,a) Q (s, a) ).
Combina RL clásico con aprendizaje profundo.
Ejemplo: Un agente que aprende a jugar videojuegos de Atari.
Directamente desde píxeles.
A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
Entrena múltiples agentes en paralelo para mejorar la eficiencia.
Divide la política en dos partes.
Un actor que selecciona acciones.
Un crítico que evalúa el valor de las acciones.
PPO (Proximal Policy Optimization)
Mejora la estabilidad del entrenamiento.
Ajustando gradualmente las políticas.
Es popular por su simplicidad y rendimiento.
En múltiples aplicaciones.
SAC (Soft Actor-Critic)
Optimiza una política estocástica.
Maximizando una métrica de entropía.
Fomenta la exploración.
Aplicaciones del DRL
Robótica
Control de robots para realizar tareas complejas.
Manipulación, navegación y ensamblaje.
Videojuegos
Entrenamiento de agentes para superar videojuegos complejos.
Los abordados por AlphaGo o OpenAI Five.
Automatización Industrial
Optimización de procesos industriales, logística y control de sistemas.
Conducción Autónoma
Entrenamiento de vehículos para navegar de forma segura y eficiente.
Finanzas
Desarrollo de estrategias de trading automatizado.
Basadas en la optimización de recompensas a largo plazo.
Salud
Personalización de tratamientos médicos.
Basados en datos específicos del paciente.
Retroalimentación en tiempo real.
Ventajas del DRL
Capacidad de Generalización
Aprende directamente de datos.
Sin necesidad de características diseñadas manualmente.
Adaptabilidad
Se ajusta a entornos dinámicos y cambiantes.
Escalabilidad
Puede manejar problemas de alta dimensionalidad y acciones complejas.
Exploración y Explotación
Equilibra la búsqueda de nuevas estrategias (exploración).
Con la optimización de las mejores estrategias actuales (explotación).
Desafíos del DRL
Requerimientos Computacionales
Entrenar redes profundas en entornos complejos.
Requiere hardware avanzado y tiempo.
Exploración Ineficiente
En entornos con grandes espacios de acción.
El agente puede tardar en encontrar políticas óptimas.
Sobreajuste
Los modelos pueden ajustarse demasiado a los entornos simulados.
No generalizar bien en el mundo real.
Falta de Interpretabilidad
Es difícil entender por qué un agente toma ciertas decisiones.
Dependencia de Recompensas
Diseñar funciones de recompensa adecuadas.
Es crucial y puede ser complicado.
Ejemplo Práctico: Entrenamiento de un Agente DRL
Supongamos que entrenamos un agente para jugar un videojuego.
El estado es la imagen actual del juego.
Las acciones incluyen moverse, saltar o atacar.
La recompensa podría ser ganar puntos o evitar perder vidas.
El agente utiliza una red neuronal profunda.
Aprender qué acciones maximizarán su recompensa a largo plazo.
El Aprendizaje por Refuerzo Profundo (DRL) es una poderosa herramienta.
Para resolver problemas complejos que requieren tomar decisiones.
En entornos dinámicos e inciertos.
Su capacidad para manejar datos no estructurados.
Aprender estrategias óptimas sin supervisión explícita.
Lo convierte en una tecnología esencial.
En campos como la robótica, la automatización.
La inteligencia artificial general.
Sus desafíos inherentes exigen experiencia técnica,
Recursos computacionales y un diseño cuidadoso.
Te puede interesar;
Curso de ChatGPT: Todo lo que debes saber
