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Aprendizaje por refuerzo

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Mas f谩cil: El aprendizaje por refuerzo se puede comparar con un perro que aprende a realizar trucos. Si el perro realiza un truco correctamente, recibe una golosina como recompensa, pero si lo hace mal, no recibe nada o incluso recibe un castigo. Con el tiempo, el perro aprende qu茅 comportamientos son buenos y cu谩les son malos, y ajusta su comportamiento para maximizar la cantidad de golosinas que recibe. Del mismo modo, en el aprendizaje por refuerzo, el agente aprende a tomar decisiones que maximizan la recompensa recibida del ambiente.

Aprendizaje por refuerzo en IA

El aprendizaje por refuerzo es una t茅cnica de aprendizaje autom谩tico en la que un agente aprende a tomar decisiones en un entorno complejo para maximizar una recompensa num茅rica. El agente debe realizar una serie de acciones para alcanzar una meta espec铆fica, mientras el entorno responde con una se帽al de recompensa. El objetivo es maximizar la se帽al de recompensa a largo plazo.

Componentes del aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo consta de tres componentes principales:

  1. El agente: el agente es el programa que toma decisiones en el entorno y aprende a maximizar la recompensa.
  2. El entorno: el entorno es el mundo en el que el agente opera y donde las acciones del agente tienen consecuencias.
  3. La se帽al de recompensa: la se帽al de recompensa es una medida num茅rica que indica qu茅 tan bien est谩 haciendo el agente en una tarea dada.

Casos de uso del aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo se ha aplicado en una variedad de campos, incluyendo:

  1. Juegos de estrategia: los juegos como Go, Ajedrez y Starcraft presentan un gran desaf铆o para la IA debido a su complejidad. El aprendizaje por refuerzo ha sido utilizado para entrenar agentes que pueden competir contra humanos en estos juegos.
  2. Rob贸tica: los robots aut贸nomos pueden aprender a realizar tareas complejas mediante el aprendizaje por refuerzo. Por ejemplo, un robot puede aprender a caminar en un entorno desconocido a trav茅s del ensayo y error.
  3. Sistemas de recomendaci贸n: el aprendizaje por refuerzo puede utilizarse para mejorar los sistemas de recomendaci贸n. Un agente de aprendizaje por refuerzo puede seleccionar recomendaciones para un usuario basado en su historial de visualizaci贸n y otros factores.
  4. Control de procesos industriales: el aprendizaje por refuerzo puede utilizarse para optimizar el control de procesos industriales, como la producci贸n de energ铆a, la fabricaci贸n y la agricultura.

En resumen, el aprendizaje por refuerzo es una t茅cnica de aprendizaje autom谩tico que se utiliza para entrenar a los agentes a tomar decisiones en un entorno complejo para maximizar una recompensa num茅rica. Tiene una amplia variedad de aplicaciones en campos como los juegos, la rob贸tica, los sistemas de recomendaci贸n y el control de procesos industriales.

Aprendizaje por Refuerzo en IA 馃馃

El aprendizaje por refuerzo es una t茅cnica de aprendizaje autom谩tico en la que un agente aprende a tomar decisiones en entornos complejos para maximizar una recompensa num茅rica.

Componentes del Aprendizaje por Refuerzo 鈿欙笍

  1. El agente: programa que toma decisiones y aprende a maximizar la recompensa.
  2. El entorno: mundo en el que el agente opera y donde sus acciones tienen consecuencias.
  3. La se帽al de recompensa: medida num茅rica que indica el desempe帽o del agente en una tarea.

Casos de Uso del Aprendizaje por Refuerzo 馃挕

  • Juegos de estrategia: Go, Ajedrez y Starcraft. Entrenamiento de agentes para competir contra humanos.
  • Rob贸tica: robots aut贸nomos aprenden a realizar tareas complejas mediante ensayo y error.
  • Sistemas de recomendaci贸n: mejora de sistemas de recomendaci贸n utilizando agentes que seleccionan recomendaciones basadas en historiales de usuarios.
  • Control de procesos industriales: optimizaci贸n de procesos como producci贸n de energ铆a, fabricaci贸n y agricultura.

En resumen, el aprendizaje por refuerzo es una t茅cnica de aprendizaje autom谩tico utilizada para entrenar a agentes a tomar decisiones en entornos complejos y maximizar recompensas num茅ricas. Se aplica en campos como juegos, rob贸tica, sistemas de recomendaci贸n y control de procesos industriales.

Inteligencia artificial que ayuda a mejorar Inteligencia artificial

Suena interesante y peligroso a la vez 馃

Aprendizaje por refuerzo seg煤n midjourney

Qui茅n dir铆a que los castigos y recompensas tambi茅n ser铆an 煤tiles en el contexto de inteligencia artificial 馃榿.

Las turbinas eolicas giran segun la direccion del viento. Una aplicacion de IA en esta industria esta relacionada con el mantenimiento, especialmente las turbinas fuera de costa. Como son tan costosos los mantenientos, las turbinas tienen predicciones para cambio de partes o para predecir cuando un componente va a fallar

SEG脷N CHAT GPT:

El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje autom谩tico que se basa en un sistema de recompensa y castigo. El algoritmo de aprendizaje por refuerzo aprende a trav茅s de la experiencia al interactuar con un entorno desconocido. Cada vez que el algoritmo realiza una acci贸n, recibe una retroalimentaci贸n sobre si la acci贸n fue positiva o negativa en funci贸n de su objetivo.

El objetivo del algoritmo de aprendizaje por refuerzo es maximizar la recompensa recibida a largo plazo. Para ello, el algoritmo aprende a tomar decisiones que maximicen la recompensa acumulada en el futuro.

Por ejemplo, en un juego, el algoritmo de aprendizaje por refuerzo puede aprender a ganar la mayor cantidad de puntos posible. El algoritmo aprende mediante ensayo y error, es decir, prueba diferentes acciones y eval煤a el resultado de cada una de ellas. Con el tiempo, el algoritmo aprende qu茅 acciones generan las mayores recompensas y comienza a tomar decisiones m谩s acertadas.

Le ped铆 Chat-GPT que listara diez aplicaciones de la t茅cnica de aprendizaje por refuerzo, y esto fue lo que contesto:
.

  1. Juegos de computadora: los algoritmos de aprendizaje por refuerzo se utilizan para entrenar a los programas de ajedrez y go para mejorar su juego.

  2. Rob贸tica: se puede utilizar para ense帽ar a los robots a caminar, navegar y realizar tareas complejas.

  3. Publicidad en l铆nea: las empresas utilizan el aprendizaje por refuerzo para personalizar los anuncios en l铆nea para cada usuario.

  4. Predicci贸n del clima: el aprendizaje por refuerzo se utiliza para entrenar modelos que pueden predecir el clima.

  5. Control de tr谩fico a茅reo: se puede utilizar para optimizar el tr谩fico a茅reo y minimizar los retrasos.

  6. Sistemas de recomendaci贸n: el aprendizaje por refuerzo se puede utilizar para mejorar los sistemas de recomendaci贸n en l铆nea, como los recomendadores de pel铆culas y m煤sica.

  7. Juegos de azar: los algoritmos de aprendizaje por refuerzo se pueden utilizar para mejorar las estrategias en juegos de cartas como el p贸quer.

  8. Chatbots: se puede utilizar para mejorar la capacidad de un chatbot para interactuar con los usuarios y proporcionar respuestas precisas.

  9. Control de la energ铆a: el aprendizaje por refuerzo se puede utilizar para optimizar el uso de la energ铆a en las redes el茅ctricas.

  10. Autom贸viles aut贸nomos: se puede utilizar para ense帽ar a los autom贸viles aut贸nomos a tomar decisiones y acciones en tiempo real para evitar accidentes y cumplir con las leyes de tr谩fico.

Reinforcement Learning

Un modelo de IA que aprende por medio de un sistema de recompensas.

  • Agente
  • Ambiente
  • Acci贸n
  • Observaci贸n
  • Estado
  • Recompensa
  • Castigo

Donde usamos RL

  • Veh铆culos aut贸nomos
  • Juegos de movimientos
  • Videojuegos
  • Trading
  • Industria
  • Agro
  • Algoritmos

Quiero ver esto haciendo una gran disrupci贸n en la medicina y ayudando a prevenir y curar enfermedades con las que venimos luchando hace a帽os como el c谩ncer y el VIH.

Reinforcement learning: conductismo aplicado a machine learning. jajaja

la parte que mas me gust贸 de esta clase es cuando mencionan que el Algoritmo pudo resolver la multiplicaci贸n de matrices de manera m谩s eficiente, esto abre muchas m谩s posibilidades, es como descubrir nuevos aspectos de la matem谩tica, fant谩stico

Similar al condicionamiento clasico, de Pavlov.

El aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning) es una rama del aprendizaje autom谩tico que se basa en la idea de un agente que aprende a tomar decisiones en un entorno interactivo para maximizar una recompensa. En este enfoque, un agente interact煤a con un entorno, realiza una serie de acciones y recibe una retroalimentaci贸n (recompensa) en funci贸n de la calidad de su comportamiento. A trav茅s de un proceso de ensayo y error, el agente aprende a tomar las acciones que maximizan la recompensa.

El aprendizaje por refuerzo se utiliza en una variedad de aplicaciones, como en juegos, rob贸tica, automatizaci贸n industrial, publicidad en l铆nea, entre otros. En general, el objetivo del aprendizaje por refuerzo es desarrollar agentes inteligentes capaces de tomar decisiones complejas en entornos din谩micos y desconocidos.

El proceso de aprendizaje por refuerzo implica una serie de etapas, incluyendo la definici贸n del entorno, la selecci贸n de un modelo de agente, la definici贸n de una funci贸n de recompensa, la ejecuci贸n de un ciclo de prueba y error y la optimizaci贸n del modelo del agente. En general, el aprendizaje por refuerzo es una t茅cnica de aprendizaje autom谩tico avanzada y prometedora que tiene el potencial de transformar una amplia variedad de industrias y campos.

Este juego es un ejemplo de c贸mo funciona el aprendizaje por refuerzo a base de preguntas para adivinar el personaje en el cual piensas.

Referente al tema de trading mencionado por Carlos:

En el contexto del trading, los t茅rminos 鈥toro鈥 y 鈥oso鈥 se utilizan para describir la direcci贸n del mercado. Se dice que el mercado es alcista (o bullish en ingl茅s) cuando los precios est谩n subiendo, mientras que se dice que el mercado es bajista (o bearish en ingl茅s) cuando los precios est谩n bajando.

Art铆culo Descubriendo nuevos algoritmos con AlphaTensor
Fuente : https://www.deepmind.com/blog/discovering-novel-algorithms-with-alphatensor

La primera extensi贸n de AlphaZero a las matem谩ticas abre nuevas posibilidades para la investigaci贸n.

Los algoritmos han ayudado a los matem谩ticos a realizar operaciones fundamentales durante miles de a帽os. Los antiguos egipcios crearon un algoritmo para multiplicar dos n煤meros sin necesidad de una tabla de multiplicar, y el matem谩tico griego Euclides describi贸 un algoritmo para calcular el m谩ximo com煤n divisor, que todav铆a se usa en la actualidad.

Durante la Edad de Oro isl谩mica, el matem谩tico persa Muhammad ibn Musa al-Khwarizmi dise帽贸 nuevos algoritmos para resolver ecuaciones lineales y cuadr谩ticas. De hecho, el nombre de al-Khwarizmi, traducido al lat铆n como Algoritmi , dio lugar al t茅rmino algoritmo. Pero, a pesar de la familiaridad con los algoritmos de hoy en d铆a, que se utilizan en toda la sociedad, desde el 谩lgebra en el aula hasta la investigaci贸n cient铆fica de vanguardia, el proceso de descubrir nuevos algoritmos es incre铆blemente dif铆cil y es un ejemplo de las asombrosas habilidades de razonamiento de la mente humana.

En nuestro art铆culo , publicado hoy en Nature , presentamos AlphaTensor , el primer sistema de inteligencia artificial (IA) para descubrir algoritmos novedosos, eficientes y comprobablemente correctos para tareas fundamentales como la multiplicaci贸n de matrices. Esto arroja luz sobre una pregunta matem谩tica abierta de hace 50 a帽os sobre c贸mo encontrar la forma m谩s r谩pida de multiplicar dos matrices.

Este documento es un trampol铆n en la misi贸n de DeepMind de hacer avanzar la ciencia y resolver los problemas m谩s fundamentales mediante la IA. Nuestro sistema, AlphaTensor, se basa en AlphaZero, un agente que ha demostrado un rendimiento sobrehumano en juegos de mesa, como el ajedrez, el Go y el shogi , y este trabajo muestra el viaje de AlphaZero desde jugar juegos hasta abordar problemas matem谩ticos sin resolver por primera vez.

sigue aqu铆:

https://www.deepmind.com/blog/discovering-novel-algorithms-with-alphatensor

Aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo es un modelo que se basa en la compensaci贸n y las recompensas para el aprendizaje de una m谩quina.

驴C贸mo funciona?

  • An谩lisis del ambiente: El modelo analiza el entorno en el que se encuentra.

  • Acci贸n y su impacto en el ambiente: El modelo realiza una acci贸n que afecta el ambiente.

  • Evaluaci贸n de la acci贸n: Un observador determina si la acci贸n fue buena o mala en relaci贸n al objetivo.

  • Recompensa positiva o negativa: Si la acci贸n fue buena, se otorga una recompensa positiva, lo que permite al modelo aprender que esa es la forma correcta de proceder. Si la acci贸n no cumple con el objetivo, se le da una recompensa negativa, lo que indica que se castiga esa acci贸n.

  • Repetici贸n y optimizaci贸n: Este proceso se repite millones de veces hasta que el modelo logra el aprendizaje 贸ptimo, encontrando las acciones que maximizan las recompensas y minimizan los castigos.

驴D贸nde se utiliza?

El aprendizaje por refuerzo se aplica en diversos 谩mbitos, entre ellos:

  • Veh铆culos aut贸nomos: Permite a los veh铆culos aprender a conducir, detenerse en sem谩foros, esquivar obst谩culos y ajustar la velocidad.

  • Juegos estrat茅gicos (como Alpha Go): Utilizado para desarrollar algoritmos que aprenden a jugar y superar a jugadores humanos en juegos complejos.

  • Videojuegos: Los algoritmos aprenden a tomar decisiones basadas en el entorno y optimizan su comportamiento en los videojuegos.

  • Trading: Se entrena a los modelos para que aprendan a realizar movimientos financieros y tomar decisiones de inversi贸n.

  • Industria e贸lica: Los algoritmos optimizan el funcionamiento de los molinos de viento seg煤n las condiciones del viento y otras variables.

  • Industria agropecuaria: Se utiliza para detectar plagas y supervisar el flujo de recursos necesarios, como agua y nutrientes, para mejorar el rendimiento de los cultivos.

  • Algoritmos en general: El aprendizaje por refuerzo se aplica en el desarrollo y mejora de algoritmos en diversos campos.

El aprendizaje por refuerzo es una t茅cnica poderosa que ha demostrado su eficacia en numerosas aplicaciones y contin煤a siendo objeto de investigaci贸n y desarrollo en el campo de la inteligencia artificial.

鈥渆n cualquier momento va a aprender鈥濃
Por favor mas rigurosidad

Es decir, internamente el algoritmo de observaci贸n va corriendo el c贸digo seg煤n su resultado, agregando o quitando.

El aprendizaje por refuerzo, es una t茅cnica de inteligencia artificial. En esencia, se trata de un enfoque en el que un modelo de IA puede aprender mediante un sistema de recompensas y castigos, similar a c贸mo entrenamos a un perro. En lugar de golosinas y rega帽os, utilizamos recompensas num茅ricas positivas y negativas para guiar el aprendizaje.

Se puede comparar con el entrenamiento de un perro, donde el ambiente, las acciones, las recompensas y las observaciones se combinan para ense帽ar al modelo a comportarse como deseamos.

Pavlov en acci贸n. Con su pedagog铆a del refuerzo.

Alpha Tensor

  • Desarrollado por el equipo de DeepMind. Este proyecto utiliza el aprendizaje por refuerzo para abordar un desaf铆o similar al juego de Go, pero en un espacio tridimensional. El objetivo era resolver una operaci贸n de producto punto o multiplicaci贸n de matrices con la menor cantidad de movimientos posibles.
    El resultado fue sorprendente, ya que el algoritmo encontr贸 una manera de resolver esta operaci贸n de multiplicaci贸n de matrices de manera mucho m谩s eficiente que los enfoques que se han utilizado durante m谩s de 50 a帽os. Es decir, estamos presenciando c贸mo la inteligencia artificial est谩 mejorando los algoritmos que incluso la propia inteligencia artificial utiliza. 隆Es realmente asombroso!

Hay muchos campos importantes en los avances de la inteligencia artificial donde se utiliza esta t茅cnica.

Veh铆culos Aut贸nomos.

  • Uno de ellos es en el 谩mbito de los veh铆culos aut贸nomos. El aprendizaje por refuerzo se utiliza para ense帽ar a los veh铆culos a conducir, detenerse ante sem谩foros, evitar peatones, esquivar otros veh铆culos y manejar diferentes rangos de velocidad. Todo esto se logra a trav茅s del aprendizaje por refuerzo.

El caso de AlphaGo.

  • Un ejemplo destacado es el caso de AlphaGo, desarrollado por el equipo de DeepMind. Se trata de un modelo de inteligencia artificial capaz de jugar al juego de mesa Go. Es asombroso porque el juego de Go tiene una cantidad enorme de opciones y movimientos posibles. Sin embargo, este modelo aprendi贸 a jugar a un nivel profesional, incluso superando al campe贸n humano de Go.

Videojuegos.

  • Adem谩s de juegos de mesa, el aprendizaje por refuerzo se aplica tambi茅n a videojuegos. El algoritmo aprende a tomar decisiones basadas en el entorno y optimiza su comportamiento en un videojuego. Aunque esto puede no tener muchas aplicaciones directas, es una forma de probar los algoritmos y sentar las bases para un futuro en el que podamos tener modelos de inteligencia artificial que aprendan del entorno de la misma manera que lo hacemos los humanos.

El Trading.

  • Otro campo donde se utiliza el aprendizaje por refuerzo es el trading. Podemos entrenar a un modelo de inteligencia artificial para que aprenda a invertir en movimientos financieros, ya sea en movimientos alcistas o bajistas. El algoritmo debe descubrir ciertas reglas en funci贸n de las cuales realizar las inversiones.

En la Industria E贸lica.

  • El aprendizaje por refuerzo se utiliza para optimizar el rendimiento de los aerogeneradores en funci贸n de la presi贸n del viento, el clima y otras variables. El algoritmo de inteligencia artificial ajusta los ventiladores o molinos de viento para obtener una mejor producci贸n de energ铆a.

En el Sector Agr铆cola.

  • Donde se puede utilizar el aprendizaje por refuerzo para detectar plagas, determinar las necesidades de riego, nutrientes u otros cuidados necesarios para las plantas. Esto permite automatizar completamente los procesos agr铆colas a trav茅s de la inteligencia artificial.

En resumen, el aprendizaje por refuerzo se aplica en diversos campos, desde veh铆culos aut贸nomos hasta juegos, trading, industria e贸lica y agricultura, entre otros. Es una t茅cnica poderosa que permite a las m谩quinas aprender y optimizar su comportamiento en funci贸n de recompensas y observaciones del entorno.

Perro de Pavlov. El conductismo

Tiene similitud a un sistema de control en lazo cerrado

Me parece sumamente interesante como anal贸gicamente llevaron un laboratorio conductual. Como entrenar una est谩 a salir de un laberinto, solo que la rata (agente) es la AI y el experimentador (ente observador) da las recompensas. Al mejor estilo de Pavlov o Skinner con Est铆mulo-respuesta-consecuencia. Aplicando t茅cnicas de modificaci贸n de conducta.

  • El aprendizaje por refuerzo se puede aplicar en: veh铆culos aut贸nomos, juegos de movimiento, videojuegos, trading, industria, agronom铆a, y algoritmos.

  • Por ejemplo, se puede entrenar a la IA a poder invertir.

Poderoso esto de aprendizaje por refuerzo. Le veo potencial para el trading ya uno como humano es muy malo haciendo operaciones por ejemplo puedes hacer maximo 24 operaciones en un dia si es que las emociones no te ganan y te sales apenas veas que elon musk publica un tweet y pierdes todo tu dinero xD

Con esto le puedo ensenar a un agente ia que simule 1000 o 100000 operaciones de trading por dia y que el mismo aprenda ufff super poderoso. =)

Aqu铆 hay algo curioso, en una clase pasada indicaban que estas t茅cnicas ser铆an adecuadas para problemas complejos, no para problemas que ya se pudieran resolver por procedimientos o algoritmos directos鈥in embargo es muy interesante a lo que indicas aqu铆 en el video, una nueva t茅cnica para resolver una operaci贸n matem谩tica (simple, exacta y con un algoritmo directo) muy com煤n como el producto punto entre matrices鈥 Esto quiere decir, que tampoco debemos cerrarnos a no tener en cuenta tareas 鈥渟imples鈥 o cotidianas que ya las podamos resolver por otros medios, ya que las IA nos podr铆an ayudar tambi茅n a encontrar maneras mucho m谩s eficientes de hacer diferentes procedimientos o acciones de nuestra vida cotidiana鈥 mente abierta!

Este mismo concepto en psicolog铆a se llama condicionamiento operante o instrumental, que tiene refuerzos positivos o refuerzos negativos para ejercer influencia en la conducta de un individuo.

Excelente curso!

Aprendizaje por Refuerzo: El Camino de la Recompensa

  • En esta clase, se aborda el tema del aprendizaje por refuerzo o Reinforcement Learning, un emocionante enfoque de la inteligencia artificial que se basa en un sistema de recompensas.

Concepto Fundamental del Aprendizaje por Refuerzo

  • El aprendizaje por refuerzo implica un modelo de inteligencia artificial capaz de aprender cualquier cosa mediante un sistema de recompensas y castigos. Esto se asemeja a entrenar a un perro, donde las acciones se recompensan positivamente y se castigan negativamente.

Componentes del Aprendizaje por Refuerzo

  • En este enfoque, hay tres componentes clave: el agente, el ambiente y el observador. El agente toma acciones en funci贸n del ambiente, y el observador eval煤a si esas acciones son buenas o malas en relaci贸n con un objetivo.
  • Las recompensas positivas se otorgan cuando el agente toma acciones que conducen al objetivo deseado, mientras que las recompensas negativas se dan cuando el agente toma acciones que no lo hacen.

Aplicaciones del Aprendizaje por Refuerzo

  • El aprendizaje por refuerzo tiene una amplia gama de aplicaciones en diversas industrias y campos de la inteligencia artificial, incluyendo:
    • Veh铆culos aut贸nomos: Ense帽ar a los veh铆culos aut贸nomos a tomar decisiones seguras y eficientes en la conducci贸n.
    • Juegos: Entrenar modelos de inteligencia artificial para jugar juegos de estrategia, como el Go, a un nivel profesional.
    • Videojuegos: Optimizar el comportamiento de personajes en videojuegos para lograr objetivos espec铆ficos.
    • Trading: Desarrollar algoritmos de inversi贸n que aprenden a tomar decisiones financieras basadas en el ambiente del mercado.
    • Industria e贸lica: Ajustar la orientaci贸n de los molinos de viento para maximizar la generaci贸n de energ铆a e贸lica.
    • Agricultura: Detectar plagas, riego y otros aspectos del cuidado de cultivos de manera automatizada.
    • Resoluci贸n de problemas matem谩ticos: Resolver problemas complejos de manera m谩s eficiente que los enfoques tradicionales.

El Futuro del Aprendizaje por Refuerzo

  • El aprendizaje por refuerzo es una t茅cnica poderosa que puede revolucionar muchas industrias y campos. Los avances en este campo, como el proyecto Alpha Tensor, demuestran c贸mo la inteligencia artificial puede mejorar incluso los algoritmos que se utilizan en la inteligencia artificial.

Pr贸xima Clase: Inteligencia Artificial Generativa

  • En la pr贸xima clase, se explorar谩 la inteligencia artificial generativa, otro emocionante campo de la inteligencia artificial que crea contenido de manera creativa.

隆Esperamos verte en la pr贸xima clase para seguir explorando el fascinante mundo de la inteligencia artificial!

Aprendizaje por Refuerzo.
Capaz de aprender cualquier cosa bajo un sistema de recompenzas.

Imagina que tenemos un robot que quiere aprender a caminar. Usaremos el aprendizaje por refuerzo para ense帽arle.

Agente (Robot): Nuestro robot es el 鈥渁gente鈥 que est谩 tratando de aprender a caminar.

Ambiente (Entorno): El lugar donde el robot camina es el 鈥渁mbiente鈥. Es como el mundo del juego para el robot.

Acciones: El robot puede tomar diferentes acciones, como mover sus piernas o dar pasos.

Recompensas: Cuando el robot da un buen paso y avanza, le damos una recompensa, como puntos virtuales. Si se cae, no obtiene ninguna recompensa.

Objetivo: El objetivo del robot es obtener la mayor cantidad de recompensas posible aprendiendo c贸mo caminar correctamente.

A este ritmo los robots tienen un gran potencial de emular al ser humano en los sentidos sensoriales.
Pero como la joven por quien yo sufro SIN ALMA Y SIN CORAZ脫N.
Que miedito

Record茅 esta frase y la iron铆a que existe en este tema del reforzamiento 驴Quien est谩 reforzando a quien? 芦Sabes, los hombres son realmente tontos鈥 隆basta salivar un poco cuando suena la campana para conseguir una buena comida!禄. Paul Watzlawick.

En la vida tomas decisiones y ellas traeran cosas buenas y cosas malas, esto lo hacemos miles de veces durante la vida, estas acciones y sus consecuencias cambiar谩n o no el ambiente en el que vivimos, como las personas que escogemos y profesi贸n que elegimos por ejemplo.

El aprendizaje por refuerzo es la vida misma.

Aprendizaje por refuerzo, el agente es quien cumple las acciones, lo analiza y toma acci贸n entre ella hay un ente observador si la acci贸n es correcta se da una recompensa positiva y si no lo es una observaci贸n negativa. D贸nde se puede utilizar? Veh铆culos aut贸nomos, trading, juegos de video, industria e贸lica.

Aprendizaje por Refuerzo

  • El aprendizaje por refuerzo es un enfoque dentro del campo de la inteligencia artificial que se basa en la idea de que una m谩quina puede aprender a trav茅s de la interacci贸n con su entorno y la retroalimentaci贸n que recibe en forma de recompensas o castigos. En este enfoque, una m谩quina o agente aprende a tomar decisiones y acciones que maximizan una recompensa acumulativa a lo largo del tiempo.

El proceso de aprendizaje por refuerzo involucra tres componentes principales:

  • el agente (la m谩quina que aprende), el entorno (el contexto en el que el agente opera) y las recompensas (se帽ales que indican el desempe帽o deseado).

El agente realiza una serie de acciones en el entorno, y con base en esas acciones, el entorno proporciona una recompensa o un castigo al agente.

  • El objetivo del agente es aprender a tomar las acciones que maximicen la recompensa acumulada a largo plazo. A medida que el agente interact煤a repetidamente con el entorno y recibe retroalimentaci贸n en forma de recompensas, va ajustando su comportamiento y aprendiendo a tomar decisiones m谩s efectivas.

El aprendizaje por refuerzo ha demostrado su utilidad en diversas 谩reas.

  • Como juegos estrat茅gicos (por ejemplo, AlphaGo), rob贸tica, control de procesos, toma de decisiones y muchas otras aplicaciones en las que se requiere aprender a partir de la interacci贸n con el entorno y la retroalimentaci贸n proporcionada. Es una t茅cnica poderosa que permite a las m谩quinas aprender de manera aut贸noma y mejorar su rendimiento a trav茅s de la experiencia.

Es, literalmente, condicionamiento operante.

El aprendizaje por refuerzo es una rama del machine learning en la cual la m谩quina gu铆a su propio aprendizaje a trav茅s de recompensas y castigos. Es decir, consiste en un sistema de instrucci贸n aut贸nomo cuyo camino es indicado seg煤n sus aciertos y errores.

Este video es muy pr谩ctico mostrando el aprendizaje por refuerzo fue uno de los primeros que vi y es muy interesante verlo en accion

Realmente y si mal no me equivoco las IAs en StarCraft II son muy famosas por su complejidad. Creo que en cuesti贸n de video juegos, sus funciones pueden ir no solo como enemigo, si no, gu铆a o aliado, hasta convertirla en una experiencia mucho m谩s inmersiva.

El aprendizaje por refuerzo es una t茅cnica de aprendizaje autom谩tico en la que una m谩quina aprende a trav茅s de la interacci贸n con un ambiente. La m谩quina recibe una recompensa o castigo en funci贸n de las acciones que realiza en el ambiente, y su objetivo es maximizar la recompensa a largo plazo.

Esta t茅cnica puede incentivar la mejora de las inteligencias artificiales en varios aspectos. En primer lugar, el aprendizaje por refuerzo permite que las m谩quinas aprendan a tomar decisiones 贸ptimas en situaciones complejas y cambiantes, como el control de robots o la conducci贸n aut贸noma. Al recibir retroalimentaci贸n constante del ambiente, las m谩quinas pueden aprender a adaptarse y tomar decisiones m谩s efectivas.

Adem谩s, el aprendizaje por refuerzo tambi茅n puede ser utilizado para mejorar la capacidad de las m谩quinas para realizar tareas espec铆ficas, como la identificaci贸n de objetos en im谩genes o la comprensi贸n del lenguaje natural. Al entrenar la m谩quina con una gran cantidad de datos y recompensas/castigos asociados, 茅sta puede aprender patrones y caracter铆sticas importantes que le permiten realizar la tarea de manera m谩s eficiente y efectiva.

En general, el aprendizaje por refuerzo puede ser un m茅todo poderoso para mejorar las inteligencias artificiales, ya que permite que las m谩quinas aprendan de forma aut贸noma y se adapten a situaciones cambiantes de manera efectiva, lo que puede llevar a la creaci贸n de sistemas m谩s inteligentes y capaces.

DeepMind escribi贸 sobre lo que se mencion贸 en esta clase: Discovering novel algorithms with AlphaTensor

Comprendo el concepto de recompensas y el aprendizaje por refuerzo, puedo equipararlo con el trabajo de Pavlov, ampliamente difundido en estudio comportamental, pero, Carlos no da mucho contexto respecto a de que manera podemos sugestionar el aprendizaje por refuerzo a un algoritmo, he de imaginar que debemos condicionar algor铆tmicamente un comportamiento positivo y negativo, eso es f谩cil de comprender en sistemas biol贸gicos que podemos condicionar por necesidades igualmente biol贸gicas, pero como le doy una croqueta a un algoritmo y que lo motive o que le condicione a que su comportamiento es positivo?, mi perfil no es t茅cnico, pero creo que falta contexto en este concepto.

ME ENCANTO lo de como la IA encontro una mejor forma de hacer una operacion mas facil a la que nos han ense帽ado por siglos en las escuelas/universidades

Producto punto? es m谩s bien producto cruz lo que se logra ver en la imagen

El tema de la industria e贸lica comentado por el profesor Carlos es muy interesante. El gran problema es mover en forma 贸ptima y conjunta los molinos para captar la mayor energ铆a del viento, teniendo en cuenta por ejemplo comportamientos como las r谩fagas y cambio de direcci贸n del viento (sistema no estacionario). Es necesario dise帽ar un algoritmo de control 贸ptimo para adaptar la orientaci贸n del rotor en funci贸n de la din谩mica de los molinos y el r茅gimen local de velocidad del viento.
Los sistemas de aprendizaje por refuerzo han demostrado resultados sobresalientes en problemas no estacionarios, minimizando el tiempo y la energ铆a consumidos por el entrenamiento.
En el video se muestra un escenario del mundo real, un parque e贸lico marino, que incluye un conjunto de generadores e贸licos (molinos) distribuidos, donde el objetivo es maximizar la eficiencia colectiva.
https://www.youtube.com/watch?v=sjjBpFkaTGw&t=9s

Llegar谩 el punto en que la IA ya no tenga nada que aprender de los humanos???

Aprendizaje por refuerzo

驴Qu茅 es?

  • Un modelo de compensaci贸n y recompensas

驴C贸mo funciona?

  1. Analiza el ambiente
  2. Realiza una acci贸n que afecta el ambiente
  3. Un ente observador determina si la acci贸n fue buena o mala
  4. Si es buena, le da una recompensa positiva, por lo que el modelo aprende que esa es la manera de hacerlo
  5. Si no logra el objetivo, da una recompensa negativa, por lo que se aprende que con esa acci贸n se le castiga
  6. Esto se repite millones hasta lograr el aprendizaje 贸ptimo

驴D贸nde se utiliza?

  • Veh铆culos aut贸nomos
  • Juego de movimientos (Alpha Go)
  • Videojuegos
  • Trading
  • Industria e贸lica
  • Industria agro (detecci贸n de plagas)
  • Algoritmos
  • Reinforcement learning. Aprende bajo un sistema de recompensas.
  • Aplicaciones de aprendizaje por refuerzo
  • Veh铆culos aut贸nomos.
  • Juegos de movimientos.
  • Videojuegos.
  • Trading.
  • Industria e贸lica.
  • Agro
  • Algoritmos. AlphaTensor (DeepMind).

La tecnologia al ser creada por seres humanos funciona bajo nuestra l贸gica y poco a poco se vuelve mas intuitiva y es lo que genera miedo al creer que puede reemplazarnos
驴Sucedera algum dia?

Y vamos a lograr aprender a hacer esas funciones con platzi, me refiero a programar el agro o las otras opciones?

Excelente contenido les recomiendo el megalibro Human off del homoerectus al homobot by jsierra

Mucha carreta, me voy.

**El aprendizaje por refuerzo **
Fuente : CHATGPT

El aprendizaje por refuerzo (RL, por sus siglas en ingl茅s) es una t茅cnica de aprendizaje autom谩tico en el campo de la inteligencia artificial que se utiliza para entrenar a los agentes de software o robots para que aprendan a tomar decisiones en un entorno determinado. Se basa en el concepto de recompensa y castigo para guiar al agente hacia el comportamiento deseado.

En el aprendizaje por refuerzo, el agente interact煤a con un entorno y aprende a tomar decisiones mediante la prueba y error. Cuando el agente toma una acci贸n, el entorno proporciona una recompensa o una penalizaci贸n en funci贸n de si la acci贸n fue buena o mala. El objetivo del agente es maximizar la recompensa a largo plazo a trav茅s de una secuencia de acciones.

A diferencia del aprendizaje supervisado, donde se proporciona un conjunto de datos etiquetados para entrenar un modelo, y del aprendizaje no supervisado, donde el modelo intenta encontrar patrones en los datos sin etiquetar, el aprendizaje por refuerzo es un enfoque de aprendizaje interactivo en el que el agente aprende a trav茅s de la experiencia en el mundo.

El aprendizaje por refuerzo se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, desde juegos de video hasta rob贸tica y sistemas de recomendaci贸n. Tambi茅n se est谩 investigando su uso en 谩reas como la medicina y la toma de decisiones empresariales.

Para ChatGPT
El aprendizaje por refuerzo es una rama del aprendizaje autom谩tico que se enfoca en ense帽ar a una m谩quina a tomar decisiones 贸ptimas en un entorno determinado. En lugar de proporcionar un conjunto de datos etiquetados para entrenar el modelo, el aprendizaje por refuerzo se basa en un sistema de recompensas y castigos para ense帽ar a la m谩quina a realizar la tarea adecuada.

Una de las aplicaciones m谩s populares del aprendizaje por refuerzo es el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial para juegos como el ajedrez, el Go y los videojuegos. En estos casos, la m谩quina aprende a trav茅s de la retroalimentaci贸n constante que recibe en forma de puntos o victorias en el juego.

Otra aplicaci贸n del aprendizaje por refuerzo es en la rob贸tica, donde los robots pueden aprender a realizar tareas espec铆ficas a trav茅s del ensayo y error. Por ejemplo, un robot puede aprender a caminar a trav茅s de la retroalimentaci贸n que recibe cuando se mueve en la direcci贸n correcta.

En resumen, el aprendizaje por refuerzo es una t茅cnica de aprendizaje autom谩tico que permite a las m谩quinas aprender a trav茅s de la retroalimentaci贸n constante que reciben. Es 煤til en aplicaciones como los juegos y la rob贸tica, donde el ensayo y error es una forma efectiva de aprender y mejorar las habilidades de la m谩quina.

yo lo veo de esta manera

el aprendizaje reforzado es aplicar la psicolog铆a a los modelos jeje si,

el reforzamiento positivo es cuando quieres que alguien aprenda algo y si lo hace bien, lo premias

y obvio cuando lo hace mal, lo castigas

eso se ha usado y se usa mucho en educaci贸n y dem谩s

El Reinforcement Learning (RL) o aprendizaje por refuerzo es una rama del aprendizaje autom谩tico que se centra en el aprendizaje a trav茅s de la interacci贸n con un entorno. En lugar de entrenar a un modelo con un conjunto de datos etiquetados, el RL permite a un modelo aprender a trav茅s de un proceso de prueba y error, en el cual se toman decisiones y se reciben recompensas o castigos por cada acci贸n tomada.

En el RL, un agente aprende a realizar acciones en un entorno para maximizar una recompensa a largo plazo. El agente toma decisiones basadas en su conocimiento actual del entorno y en la retroalimentaci贸n que recibe despu茅s de cada acci贸n. Con el tiempo, el agente aprende qu茅 acciones producen la mayor recompensa y ajusta su comportamiento en consecuencia.

El RL se ha utilizado en una variedad de aplicaciones, como la creaci贸n de algoritmos de juego, la optimizaci贸n de motores de b煤squeda, la toma de decisiones rob贸ticas y la creaci贸n de sistemas de recomendaci贸n. El RL tambi茅n ha sido utilizado en aplicaciones del mundo real, como la optimizaci贸n del consumo de energ铆a en los edificios y la gesti贸n de la cadena de suministro.

El RL es una t茅cnica de aprendizaje autom谩tico poderosa pero compleja, que requiere una comprensi贸n profunda de las matem谩ticas detr谩s de los algoritmos y la experiencia pr谩ctica para su implementaci贸n efectiva.

Sistema de educaci贸n de M茅xico, donde a base de malos tratos aprendes, un sarcasmo, hay que aplicar algo de inteligencia para entender

Interacci贸n con la inteligencia artificial鈥

Los paneles solares es un ejemplo de aprendizaje por refuerzo, pues se acomoda al movimiento del sol, y hay proyectos en el mundo que tienen algoritmos para medir cuanto tiempo se ha adquirido la energ铆a solar.

Caules serian los riesgos de crear sesgos, por refuerzo, dado que el humano da la recompensa matem谩tica

馃槵 Le decimos a la IA que cuando consigui贸 un buen resultado siga por ese camino (?)

Que un modelo de IA descubra como hacer mejor una operaci贸n matem谩tica, que los humanos, eso es un avance que acelera notablemente nuestra evoluci贸n en la ciencia, si se le a帽ade el efecto compuesto, estamos a puertas de una nueva humanidad.

Se dir铆a que el aprendizaje por refuerzo es lo que conocemos los humanos como experiencia.

Quiz谩s les sirva

  • Aprendizaje reforzado
    - Es un enfoque de aprendizaje autom谩tico en el que una m谩quina aprende a trav茅s de prueba y error para tomar decisiones 贸ptimas en un entorno determinado. Para lograr esto, el algoritmo de aprendizaje por refuerzo recibe una se帽al de 鈥渞ecompensa鈥 o 鈥渃astigo鈥 despu茅s de cada acci贸n que realiza en el entorno. Si la acci贸n fue correcta y condujo al resultado deseado, se otorga una recompensa positiva, mientras que si la acci贸n fue incorrecta y condujo a un resultado no deseado, se otorga una recompensa negativa.
    - Ejemplo:
    - Ense帽ar a un robot a jugar al ping pong.
    - Comercio.

驴Alguien mas se dio cuenta que el profe empez贸 a hablar de forma 鈥渞ara鈥 desde el segundo 07, es como si estuviera hablando con la nar铆z

sistemas de incentivos

Reiforcement learning: acciones - observaci贸n - recompensas/castigos - acciones.