¿El aprendizaje por refuerzo es supervisado o no supervisado? Si bien esta cuestión técnica es importante, centrémonos en una perspectiva empresarial. El aprendizaje por refuerzo (RL) tiene un inmenso potencial para transformar los procesos de toma de decisiones y optimizar estrategias en todas las industrias.

El gran volumen de datos producidos por computadoras, teléfonos inteligentes y diversas tecnologías puede resultar desalentador, especialmente para quienes no están seguros de sus implicaciones. Para aprovechar estos datos de manera efectiva, los investigadores y programadores frecuentemente emplean el aprendizaje automático para mejorar las experiencias de los usuarios.

Cada día surgen metodologías sofisticadas para los científicos de datos que abarcan técnicas de aprendizaje supervisadas, no supervisadas y por refuerzo. Este artículo tiene como objetivo describir sucintamente el aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo, resaltar sus distinciones e ilustrar sus aplicaciones por parte de empresas destacadas.

¿El aprendizaje por refuerzo es supervisado o no supervisado?

El aprendizaje por refuerzo se abre camino en el mundo de la máquina de aprendizaje, distinto del aprendizaje supervisado y no supervisado. Pero primero, aprendamos qué es el aprendizaje supervisado y no supervisado.

¿Qué es el aprendizaje supervisado?

El aprendizaje supervisado es una técnica de aprendizaje automático en la que se entrena un modelo en un conjunto de datos etiquetado. Esto significa que los datos incluyen tanto ejemplos de entrada como sus correspondientes salidas deseadas (etiquetas). El objetivo es que el modelo aprenda la relación entre las entradas y las salidas, de modo que pueda predecir con precisión la salida de datos nuevos e invisibles.

Piense en ello como un estudiante aprendiendo con un maestro. El conjunto de datos etiquetado es como problemas de práctica con soluciones. El alumno (el modelo) estudia estos ejemplos y el profesor (el algoritmo) guía el proceso de aprendizaje. El objetivo es que el alumno aprenda a resolver problemas similares de forma independiente.

Conceptos clave:

• Datos etiquetados: El corazón del aprendizaje supervisado. Cada punto de datos tiene una entrada (características) y su correspondiente salida correcta (etiqueta).
• Capacitación: El modelo recibe los datos etiquetados. Analiza patrones y correlaciones entre entradas y salidas.
• Función de aprendizaje: El modelo desarrolla una función matemática que relaciona las entradas con las salidas con la mayor precisión posible.
• Predicción: Una vez entrenado, el modelo puede tomar nuevas entradas y predecir sus salidas correspondientes.

¿Qué es el aprendizaje no supervisado?

El aprendizaje no supervisado es una técnica de aprendizaje automático en la que el modelo se entrena en un conjunto de datos sin etiquetar. Esto significa que los datos solo incluyen las entradas, sin las correspondientes salidas objetivo. El objetivo es que el modelo descubra patrones, estructuras o relaciones ocultos dentro de los propios datos.

Piense en ello como un niño que explora un entorno nuevo sin instrucciones específicas. El niño aprende observando patrones, agrupando objetos similares y entendiendo relaciones sin que nadie le diga directamente cómo se llaman las cosas.

Conceptos clave:

• Datos sin etiquetar: El aprendizaje no supervisado no tiene respuestas predefinidas de las que aprender.
• Descubrimiento de patrones: El modelo analiza los datos para encontrar similitudes, diferencias y estructuras subyacentes.
• Sin orientación explícita: Ningún “maestro” corrige el modelo. Aprende a través del autodescubrimiento.

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje automático en el que un agente aprende mediante prueba y error interactuando con un entorno. El agente intenta diferentes acciones, recibe recompensas o sanciones en función de sus acciones y ajusta su estrategia para maximizar la recompensa total a lo largo del tiempo.

Imagínese entrenar a un perro. No le dices explícitamente al perro cómo sentarse. En cambio, le das recompensas (golosinas) cuando realiza acciones que le llevan a sentarse. Con el tiempo, el perro aprende a asociar sentarse con recompensas.

Conceptos clave:

• Agente: El que toma las decisiones, la entidad que aprende.
• Ambiente: El sistema con el que interactúa el agente.
• Localidad: La situación actual del agente dentro de su entorno.
• Comportamiento: Qué puede hacer el agente en su entorno.
• Recompensas: Señales de retroalimentación positivas o negativas que recibe el agente por sus acciones.
• Política: La estrategia que utiliza el agente para determinar qué acción tomar en un estado determinado.

¿Qué técnica de aprendizaje automático elegir?

No existe una única técnica de aprendizaje automático que supere universalmente a todas las demás. La mejor técnica depende enteramente de estos factores:

• El problema: ¿Qué tarea estás intentando resolver?
  • ¿Clasificación (por ejemplo, filtrado de spam de correo electrónico)?
  • ¿Regresión (por ejemplo, predecir los precios de la vivienda)?
  • Agrupación (por ejemplo, agrupación de clientes)
  • ¿Detección de anomalías (por ejemplo, identificación de transacciones fraudulentas)?
• Tipo de datos:
  • ¿Sus datos están etiquetados o no?
  • ¿Qué tamaño tiene su conjunto de datos?
  • ¿Los datos están estructurados (p. ej., números, categorías) o no estructurados (p. ej., imágenes, texto)?
• Rendimiento deseado:
  • ¿Priorizas la velocidad o la alta precisión?
  • ¿Qué importancia tiene que el modelo sea fácilmente interpretable (comprendiendo cómo toma decisiones)?

Elija aprendizaje supervisado si tiene un conjunto de datos con ejemplos etiquetados (datos de entrada y sus correspondientes salidas correctas). Las técnicas populares incluyen regresión lineal (para predecir valores continuos), regresión logística (para clasificación), árboles de decisión (para crear modelos basados ​​en reglas), SVM (para encontrar límites entre clases de datos) y redes neuronales (para reconocimiento de patrones complejos).

El aprendizaje no supervisado es perfecto para explorar su conjunto de datos, descubrir patrones ocultos o agrupar puntos de datos similares cuando no tiene un resultado predefinido en mente. Las técnicas populares incluyen K-Means Clustering (agrupación de datos por similitud), Análisis de componentes principales (PCA) (que reduce la complejidad de los datos) y Autoencoders (para encontrar representaciones compactas de datos).

El aprendizaje por refuerzo es particularmente útil para problemas centrados en la toma de decisiones con recompensas a largo plazo, como en los juegos o la robótica. En el aprendizaje por refuerzo, un agente interactúa con un entorno, recibe retroalimentación en forma de recompensas o sanciones y aprende la estrategia óptima para maximizar las recompensas a lo largo del tiempo.

Créditos de las imágenes: Kerem Gülen/Mitad del viaje

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• Fuente: https://dataconomy.com/2024/04/12/understanding-different-machine-learning-techniques/