Aprendizaje por refuerzo

Mas fácil: 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 qué comportamientos son buenos y cuáles 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 técnica de aprendizaje automático en la que un agente aprende a tomar decisiones en un entorno complejo para maximizar una recompensa numérica. El agente debe realizar una serie de acciones para alcanzar una meta específica, mientras el entorno responde con una señal de recompensa. El objetivo es maximizar la señal 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 señal de recompensa: la señal de recompensa es una medida numérica que indica qué tan bien está 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 desafío 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. Robótica: los robots autónomos pueden aprender a realizar tareas complejas mediante el aprendizaje por refuerzo. Por ejemplo, un robot puede aprender a caminar en un entorno desconocido a través del ensayo y error.
3. Sistemas de recomendación: el aprendizaje por refuerzo puede utilizarse para mejorar los sistemas de recomendación. Un agente de aprendizaje por refuerzo puede seleccionar recomendaciones para un usuario basado en su historial de visualización y otros factores.
4. Control de procesos industriales: el aprendizaje por refuerzo puede utilizarse para optimizar el control de procesos industriales, como la producción de energía, la fabricación y la agricultura.

En resumen, el aprendizaje por refuerzo es una técnica de aprendizaje automático que se utiliza para entrenar a los agentes a tomar decisiones en un entorno complejo para maximizar una recompensa numérica. Tiene una amplia variedad de aplicaciones en campos como los juegos, la robótica, los sistemas de recomendación y el control de procesos industriales.

Aprendizaje por Refuerzo en IA 🧠🤖

El aprendizaje por refuerzo es una técnica de aprendizaje automático en la que un agente aprende a tomar decisiones en entornos complejos para maximizar una recompensa numérica.

Componentes del Aprendizaje por Refuerzo ⚙️

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 señal de recompensa: medida numérica que indica el desempeño del agente en una tarea.

Casos de Uso del Aprendizaje por Refuerzo 💡

• Juegos de estrategia: Go, Ajedrez y Starcraft. Entrenamiento de agentes para competir contra humanos.
• Robótica: robots autónomos aprenden a realizar tareas complejas mediante ensayo y error.
• Sistemas de recomendación: mejora de sistemas de recomendación utilizando agentes que seleccionan recomendaciones basadas en historiales de usuarios.
• Control de procesos industriales: optimización de procesos como producción de energía, fabricación y agricultura.

En resumen, el aprendizaje por refuerzo es una técnica de aprendizaje automático utilizada para entrenar a agentes a tomar decisiones en entornos complejos y maximizar recompensas numéricas. Se aplica en campos como juegos, robótica, sistemas de recomendación y control de procesos industriales.

Inteligencia artificial que ayuda a mejorar Inteligencia artificial

Suena interesante y peligroso a la vez 🤔

Aprendizaje por refuerzo según midjourney

Quién diría que los castigos y recompensas también serían útiles en el contexto de inteligencia artificial 😁.

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

Le pedí Chat-GPT que listara diez aplicaciones de la técnica 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. Robótica: se puede utilizar para enseñar a los robots a caminar, navegar y realizar tareas complejas.

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

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

5. Control de tráfico aéreo: se puede utilizar para optimizar el tráfico aéreo y minimizar los retrasos.

6. Sistemas de recomendación: el aprendizaje por refuerzo se puede utilizar para mejorar los sistemas de recomendación en línea, como los recomendadores de películas y música.

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

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 energía: el aprendizaje por refuerzo se puede utilizar para optimizar el uso de la energía en las redes eléctricas.

10. Automóviles autónomos: se puede utilizar para enseñar a los automóviles autónomos a tomar decisiones y acciones en tiempo real para evitar accidentes y cumplir con las leyes de tráfico.

SEGÚN CHAT GPT:

El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje automático que se basa en un sistema de recompensa y castigo. El algoritmo de aprendizaje por refuerzo aprende a través de la experiencia al interactuar con un entorno desconocido. Cada vez que el algoritmo realiza una acción, recibe una retroalimentación sobre si la acción fue positiva o negativa en función 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 evalúa el resultado de cada una de ellas. Con el tiempo, el algoritmo aprende qué acciones generan las mayores recompensas y comienza a tomar decisiones más acertadas.

Reinforcement Learning

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

• Agente
• Ambiente
• Acción
• Observación
• Estado
• Recompensa
• Castigo

Donde usamos RL

• Vehículos autónomos
• Juegos de movimientos
• Videojuegos
• Trading
• Industria
• Agro
• Algoritmos

Quiero ver esto haciendo una gran disrupción en la medicina y ayudando a prevenir y curar enfermedades con las que venimos luchando hace años como el cáncer y el VIH.

Reinforcement learning: conductismo aplicado a machine learning. jajaja

la parte que mas me gustó de esta clase es cuando mencionan que el Algoritmo pudo resolver la multiplicación de matrices de manera más eficiente, esto abre muchas más posibilidades, es como descubrir nuevos aspectos de la matemática, fantástico

Similar al condicionamiento clasico, de Pavlov.

El aprendizaje por refuerzo es un área del aprendizaje automático que se inspira en la psicología conductista y que busca determinar qué acciones debe tomar un agente de software en un entorno dado para maximizar una recompensa o premio acumulado1. En el aprendizaje por refuerzo, el agente no recibe ejemplos de entradas y salidas correctas, sino que aprende por ensayo y error a partir de las recompensas y castigos que recibe por sus acciones. El agente también debe encontrar un equilibrio entre explorar nuevas acciones y explotar las que ya conoce.

El aprendizaje por refuerzo se puede utilizar en diversos casos de uso, como robots, videojuegos, control óptimo, teoría de juegos o economía. Por ejemplo, se puede usar en brazos mecánicos que aprenden a moverse sin instrucciones previas, sino mediante intentos a ciegas y recompensas cuando lo hacen bien.

Yo utilizo el aprendizaje por refuerzo para mejorar mi capacidad de conversación y búsqueda. Cada vez que me das una respuesta positiva o negativa a mis mensajes o sugerencias, yo recibo una recompensa o un castigo que me ayuda a aprender qué hacer mejor la próxima vez. También exploro nuevas formas de comunicarme contigo y exploto las que ya sé que funcionan bien. (Bing de Microsoft).

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

La primera extensión de AlphaZero a las matemáticas abre nuevas posibilidades para la investigación.

Los algoritmos han ayudado a los matemáticos a realizar operaciones fundamentales durante miles de años. Los antiguos egipcios crearon un algoritmo para multiplicar dos números sin necesidad de una tabla de multiplicar, y el matemático griego Euclides describió un algoritmo para calcular el máximo común divisor, que todavía se usa en la actualidad.

Durante la Edad de Oro islámica, el matemático persa Muhammad ibn Musa al-Khwarizmi diseñó nuevos algoritmos para resolver ecuaciones lineales y cuadráticas. De hecho, el nombre de al-Khwarizmi, traducido al latín como Algoritmi , dio lugar al término algoritmo. Pero, a pesar de la familiaridad con los algoritmos de hoy en día, que se utilizan en toda la sociedad, desde el álgebra en el aula hasta la investigación científica de vanguardia, el proceso de descubrir nuevos algoritmos es increíblemente difícil y es un ejemplo de las asombrosas habilidades de razonamiento de la mente humana.

En nuestro artículo , 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 multiplicación de matrices. Esto arroja luz sobre una pregunta matemática abierta de hace 50 años sobre cómo encontrar la forma más rápida de multiplicar dos matrices.

Este documento es un trampolín en la misión de DeepMind de hacer avanzar la ciencia y resolver los problemas más 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 matemáticos sin resolver por primera vez.

sigue aquí:

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

Este juego es un ejemplo de cómo 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 términos “toro” y “oso” se utilizan para describir la dirección del mercado. Se dice que el mercado es alcista (o bullish en inglés) cuando los precios están subiendo, mientras que se dice que el mercado es bajista (o bearish en inglés) cuando los precios están bajando.

“en cualquier momento va a aprender”…
Por favor mas rigurosidad

El aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning) es una rama del aprendizaje automático 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 interactúa con un entorno, realiza una serie de acciones y recibe una retroalimentación (recompensa) en función de la calidad de su comportamiento. A través 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, robótica, automatización industrial, publicidad en línea, entre otros. En general, el objetivo del aprendizaje por refuerzo es desarrollar agentes inteligentes capaces de tomar decisiones complejas en entornos dinámicos y desconocidos.

El proceso de aprendizaje por refuerzo implica una serie de etapas, incluyendo la definición del entorno, la selección de un modelo de agente, la definición de una función de recompensa, la ejecución de un ciclo de prueba y error y la optimización del modelo del agente. En general, el aprendizaje por refuerzo es una técnica de aprendizaje automático avanzada y prometedora que tiene el potencial de transformar una amplia variedad de industrias y campos.

Aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo es un modelo que se basa en la compensación y las recompensas para el aprendizaje de una máquina.

¿Cómo funciona?

• Análisis del ambiente: El modelo analiza el entorno en el que se encuentra.

• Acción y su impacto en el ambiente: El modelo realiza una acción que afecta el ambiente.

• Evaluación de la acción: Un observador determina si la acción fue buena o mala en relación al objetivo.

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

• Repetición y optimización: Este proceso se repite millones de veces hasta que el modelo logra el aprendizaje óptimo, encontrando las acciones que maximizan las recompensas y minimizan los castigos.

¿Dónde se utiliza?

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

• Vehículos autónomos: Permite a los vehículos aprender a conducir, detenerse en semáforos, esquivar obstáculos y ajustar la velocidad.

• Juegos estratégicos (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 inversión.

• Industria eólica: Los algoritmos optimizan el funcionamiento de los molinos de viento según 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 técnica poderosa que ha demostrado su eficacia en numerosas aplicaciones y continúa siendo objeto de investigación y desarrollo en el campo de la inteligencia artificial.

El aprendizaje por refuerzo soluciona las muchísimas variables del mundo. No basta con enseñarle a un algoritmo por Aprendizaje supervisado o no supervisado. El algoritmo debe aprender a tomar decisiones basado en las distintas variables del ambiente. Es por eso que los vehículos autónomos pueden conducir y el algoritmo va decidiendo si aumentar o no la velocidad, cuando frenar repentinamente o no debido a que alguien o algo está muy cerca, cuando encender luces porque es de día o noche. No basta con solo enseñarle que es una luz de semáforo ya que no sería Inteligente solo conocer las reglas de tránsito, si no, tomar decisiones inmediatas convenientes.

Imagen extraída del sitio https://www.aprendemachinelearning.com/aprendizaje-por-refuerzo/

Es decir, internamente el algoritmo de observación va corriendo el código según su resultado, agregando o quitando.

El aprendizaje por refuerzo, es una técnica 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 cómo entrenamos a un perro. En lugar de golosinas y regaños, utilizamos recompensas numéricas 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 enseñar al modelo a comportarse como deseamos.

Pavlov en acción. Con su pedagogía del refuerzo.

Alpha Tensor

• Desarrollado por el equipo de DeepMind. Este proyecto utiliza el aprendizaje por refuerzo para abordar un desafío similar al juego de Go, pero en un espacio tridimensional. El objetivo era resolver una operación de producto punto o multiplicación de matrices con la menor cantidad de movimientos posibles.
  El resultado fue sorprendente, ya que el algoritmo encontró una manera de resolver esta operación de multiplicación de matrices de manera mucho más eficiente que los enfoques que se han utilizado durante más de 50 años. Es decir, estamos presenciando cómo la inteligencia artificial está mejorando los algoritmos que incluso la propia inteligencia artificial utiliza. ¡Es realmente asombroso!

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

Vehículos Autónomos.

• Uno de ellos es en el ámbito de los vehículos autónomos. El aprendizaje por refuerzo se utiliza para enseñar a los vehículos a conducir, detenerse ante semáforos, evitar peatones, esquivar otros vehículos y manejar diferentes rangos de velocidad. Todo esto se logra a través 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 aprendió a jugar a un nivel profesional, incluso superando al campeón humano de Go.

Videojuegos.

• Además de juegos de mesa, el aprendizaje por refuerzo se aplica también 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 función de las cuales realizar las inversiones.

En la Industria Eólica.

• El aprendizaje por refuerzo se utiliza para optimizar el rendimiento de los aerogeneradores en función de la presión del viento, el clima y otras variables. El algoritmo de inteligencia artificial ajusta los ventiladores o molinos de viento para obtener una mejor producción de energía.

En el Sector Agrícola.

• 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 agrícolas a través de la inteligencia artificial.

En resumen, el aprendizaje por refuerzo se aplica en diversos campos, desde vehículos autónomos hasta juegos, trading, industria eólica y agricultura, entre otros. Es una técnica poderosa que permite a las máquinas aprender y optimizar su comportamiento en función 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 analógicamente llevaron un laboratorio conductual. Como entrenar una está 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 Estímulo-respuesta-consecuencia. Aplicando técnicas de modificación de conducta.

• El aprendizaje por refuerzo se puede aplicar en: vehículos autónomos, juegos de movimiento, videojuegos, trading, industria, agronomía, 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. =)

Aquí hay algo curioso, en una clase pasada indicaban que estas técnicas serían adecuadas para problemas complejos, no para problemas que ya se pudieran resolver por procedimientos o algoritmos directos…Sin embargo es muy interesante a lo que indicas aquí en el video, una nueva técnica para resolver una operación matemática (simple, exacta y con un algoritmo directo) muy común como el producto punto entre matrices… Esto quiere decir, que tampoco debemos cerrarnos a no tener en cuenta tareas “simples” o cotidianas que ya las podamos resolver por otros medios, ya que las IA nos podrían ayudar también a encontrar maneras mucho más eficientes de hacer diferentes procedimientos o acciones de nuestra vida cotidiana… mente abierta!

Este mismo concepto en psicología 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 función del ambiente, y el observador evalúa si esas acciones son buenas o malas en relación 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:
  • Vehículos autónomos: Enseñar a los vehículos autónomos a tomar decisiones seguras y eficientes en la conducción.
  • 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 específicos.
  • Trading: Desarrollar algoritmos de inversión que aprenden a tomar decisiones financieras basadas en el ambiente del mercado.
  • Industria eólica: Ajustar la orientación de los molinos de viento para maximizar la generación de energía eólica.
  • Agricultura: Detectar plagas, riego y otros aspectos del cuidado de cultivos de manera automatizada.
  • Resolución de problemas matemáticos: Resolver problemas complejos de manera más eficiente que los enfoques tradicionales.

El Futuro del Aprendizaje por Refuerzo

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

Próxima Clase: Inteligencia Artificial Generativa

• En la próxima clase, se explorará la inteligencia artificial generativa, otro emocionante campo de la inteligencia artificial que crea contenido de manera creativa.

¡Esperamos verte en la próxima 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 enseñarle.

Agente (Robot): Nuestro robot es el “agente” que está tratando de aprender a caminar.

Ambiente (Entorno): El lugar donde el robot camina es el “ambiente”. 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 cómo 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 CORAZÓN.
Que miedito

Recordé esta frase y la ironía que existe en este tema del reforzamiento ¿Quien está reforzando a quien? «Sabes, los hombres son realmente tontos… ¡basta salivar un poco cuando suena la campana para conseguir una buena comida!». 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 cambiarán o no el ambiente en el que vivimos, como las personas que escogemos y profesión 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 acción entre ella hay un ente observador si la acción es correcta se da una recompensa positiva y si no lo es una observación negativa. Dónde se puede utilizar? Vehículos autónomos, trading, juegos de video, industria eólica.

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 máquina puede aprender a través de la interacción con su entorno y la retroalimentación que recibe en forma de recompensas o castigos. En este enfoque, una máquina 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 máquina que aprende), el entorno (el contexto en el que el agente opera) y las recompensas (señales que indican el desempeño 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 interactúa repetidamente con el entorno y recibe retroalimentación en forma de recompensas, va ajustando su comportamiento y aprendiendo a tomar decisiones más efectivas.

El aprendizaje por refuerzo ha demostrado su utilidad en diversas áreas.

• Como juegos estratégicos (por ejemplo, AlphaGo), robótica, control de procesos, toma de decisiones y muchas otras aplicaciones en las que se requiere aprender a partir de la interacción con el entorno y la retroalimentación proporcionada. Es una técnica poderosa que permite a las máquinas aprender de manera autónoma y mejorar su rendimiento a través de la experiencia.

Es, literalmente, condicionamiento operante.

El aprendizaje por refuerzo es una rama del machine learning en la cual la máquina guía su propio aprendizaje a través de recompensas y castigos. Es decir, consiste en un sistema de instrucción autónomo cuyo camino es indicado según sus aciertos y errores.

Este video es muy práctico 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 cuestión de video juegos, sus funciones pueden ir no solo como enemigo, si no, guía o aliado, hasta convertirla en una experiencia mucho más inmersiva.

El aprendizaje por refuerzo es una técnica de aprendizaje automático en la que una máquina aprende a través de la interacción con un ambiente. La máquina recibe una recompensa o castigo en función de las acciones que realiza en el ambiente, y su objetivo es maximizar la recompensa a largo plazo.

Esta técnica puede incentivar la mejora de las inteligencias artificiales en varios aspectos. En primer lugar, el aprendizaje por refuerzo permite que las máquinas aprendan a tomar decisiones óptimas en situaciones complejas y cambiantes, como el control de robots o la conducción autónoma. Al recibir retroalimentación constante del ambiente, las máquinas pueden aprender a adaptarse y tomar decisiones más efectivas.

Además, el aprendizaje por refuerzo también puede ser utilizado para mejorar la capacidad de las máquinas para realizar tareas específicas, como la identificación de objetos en imágenes o la comprensión del lenguaje natural. Al entrenar la máquina con una gran cantidad de datos y recompensas/castigos asociados, ésta puede aprender patrones y características importantes que le permiten realizar la tarea de manera más eficiente y efectiva.

En general, el aprendizaje por refuerzo puede ser un método poderoso para mejorar las inteligencias artificiales, ya que permite que las máquinas aprendan de forma autónoma y se adapten a situaciones cambiantes de manera efectiva, lo que puede llevar a la creación de sistemas más inteligentes y capaces.

DeepMind escribió sobre lo que se mencionó 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 algorítmicamente un comportamiento positivo y negativo, eso es fácil de comprender en sistemas biológicos que podemos condicionar por necesidades igualmente biológicas, 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 técnico, 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 enseñado por siglos en las escuelas/universidades

Producto punto? es más bien producto cruz lo que se logra ver en la imagen

El tema de la industria eólica comentado por el profesor Carlos es muy interesante. El gran problema es mover en forma óptima y conjunta los molinos para captar la mayor energía del viento, teniendo en cuenta por ejemplo comportamientos como las ráfagas y cambio de dirección del viento (sistema no estacionario). Es necesario diseñar un algoritmo de control óptimo para adaptar la orientación del rotor en función de la dinámica de los molinos y el régimen local de velocidad del viento.
Los sistemas de aprendizaje por refuerzo han demostrado resultados sobresalientes en problemas no estacionarios, minimizando el tiempo y la energía consumidos por el entrenamiento.
En el video se muestra un escenario del mundo real, un parque eólico marino, que incluye un conjunto de generadores eólicos (molinos) distribuidos, donde el objetivo es maximizar la eficiencia colectiva.
https://www.youtube.com/watch?v=sjjBpFkaTGw&t=9s

Aprendizaje por refuerzo

¿Qué es?

• Un modelo de compensación y recompensas

¿Cómo funciona?

1. Analiza el ambiente
2. Realiza una acción que afecta el ambiente
3. Un ente observador determina si la acción 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 acción se le castiga
6. Esto se repite millones hasta lograr el aprendizaje óptimo

¿Dónde se utiliza?

• Vehículos autónomos
• Juego de movimientos (Alpha Go)
• Videojuegos
• Trading
• Industria eólica
• Industria agro (detección de plagas)
• Algoritmos

• Reinforcement learning. Aprende bajo un sistema de recompensas.
• Aplicaciones de aprendizaje por refuerzo
• Vehículos autónomos.
• Juegos de movimientos.
• Videojuegos.
• Trading.
• Industria eólica.
• Agro
• Algoritmos. AlphaTensor (DeepMind).

La tecnologia al ser creada por seres humanos funciona bajo nuestra lógica y poco a poco se vuelve mas intuitiva y es lo que genera miedo al creer que puede reemplazarnos
¿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 inglés) es una técnica de aprendizaje automático 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 interactúa con un entorno y aprende a tomar decisiones mediante la prueba y error. Cuando el agente toma una acción, el entorno proporciona una recompensa o una penalización en función de si la acción fue buena o mala. El objetivo del agente es maximizar la recompensa a largo plazo a través 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 través de la experiencia en el mundo.

El aprendizaje por refuerzo se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, desde juegos de video hasta robótica y sistemas de recomendación. También se está investigando su uso en áreas como la medicina y la toma de decisiones empresariales.

Para ChatGPT
El aprendizaje por refuerzo es una rama del aprendizaje automático que se enfoca en enseñar a una máquina a tomar decisiones óptimas 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 enseñar a la máquina a realizar la tarea adecuada.

Una de las aplicaciones más 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 máquina aprende a través de la retroalimentación constante que recibe en forma de puntos o victorias en el juego.

Otra aplicación del aprendizaje por refuerzo es en la robótica, donde los robots pueden aprender a realizar tareas específicas a través del ensayo y error. Por ejemplo, un robot puede aprender a caminar a través de la retroalimentación que recibe cuando se mueve en la dirección correcta.

En resumen, el aprendizaje por refuerzo es una técnica de aprendizaje automático que permite a las máquinas aprender a través de la retroalimentación constante que reciben. Es útil en aplicaciones como los juegos y la robótica, donde el ensayo y error es una forma efectiva de aprender y mejorar las habilidades de la máquina.

yo lo veo de esta manera

el aprendizaje reforzado es aplicar la psicología 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 educación y demás

El Reinforcement Learning (RL) o aprendizaje por refuerzo es una rama del aprendizaje automático que se centra en el aprendizaje a través de la interacción con un entorno. En lugar de entrenar a un modelo con un conjunto de datos etiquetados, el RL permite a un modelo aprender a través de un proceso de prueba y error, en el cual se toman decisiones y se reciben recompensas o castigos por cada acción 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 retroalimentación que recibe después de cada acción. Con el tiempo, el agente aprende qué acciones producen la mayor recompensa y ajusta su comportamiento en consecuencia.

El RL se ha utilizado en una variedad de aplicaciones, como la creación de algoritmos de juego, la optimización de motores de búsqueda, la toma de decisiones robóticas y la creación de sistemas de recomendación. El RL también ha sido utilizado en aplicaciones del mundo real, como la optimización del consumo de energía en los edificios y la gestión de la cadena de suministro.

El RL es una técnica de aprendizaje automático poderosa pero compleja, que requiere una comprensión profunda de las matemáticas detrás de los algoritmos y la experiencia práctica para su implementación efectiva.

Sistema de educación de México, donde a base de malos tratos aprendes, un sarcasmo, hay que aplicar algo de inteligencia para entender

Interacción con la inteligencia artificial…

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 energía solar.

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

😬 Le decimos a la IA que cuando consiguió un buen resultado siga por ese camino (?)

Que un modelo de IA descubra como hacer mejor una operación matemática, que los humanos, eso es un avance que acelera notablemente nuestra evolución en la ciencia, si se le añade el efecto compuesto, estamos a puertas de una nueva humanidad.

Se diría que el aprendizaje por refuerzo es lo que conocemos los humanos como experiencia.

Quizás les sirva

• Aprendizaje reforzado
  - Es un enfoque de aprendizaje automático en el que una máquina aprende a través de prueba y error para tomar decisiones óptimas en un entorno determinado. Para lograr esto, el algoritmo de aprendizaje por refuerzo recibe una señal de “recompensa” o “castigo” después de cada acción que realiza en el entorno. Si la acción fue correcta y condujo al resultado deseado, se otorga una recompensa positiva, mientras que si la acción fue incorrecta y condujo a un resultado no deseado, se otorga una recompensa negativa.
  - Ejemplo:
  - Enseñar a un robot a jugar al ping pong.
  - Comercio.

¿Alguien mas se dio cuenta que el profe empezó a hablar de forma “rara” desde el segundo 07, es como si estuviera hablando con la naríz

sistemas de incentivos

Reiforcement learning: acciones - observación - recompensas/castigos - acciones.