Con el conocimiento que proporcionan los datos se pueden planear estrategias y optimizar tareas, procesos y servicios. Profundizar en qué es el reinforcement learning permitirá descubrir una herramienta clave para tomar mejores decisiones. El aprendizaje por refuerzo es una variedad del Machine Learning que permite a una IA planear estrategias efectivas. Y todo basado en la experimentación con los datos. A partir de la información de la que dispone, emprende acciones que repite y “refuerza” según los resultados positivos o negativos. De esta forma, pues, los usos y aplicaciones que permite son múltiples.
Reinforcement learning (o aprendizaje de refuerzo) es un algoritmo de aprendizaje automático que resuelve problemas mediante prueba y error. Basándose en datos, entrena distintos escenarios para tomar una serie de decisiones. En función de las acciones realizadas recibe recompensas o penalizaciones. Y en base a esas respuestas busca maximizar la recompensa. Pese a que no es un concepto nuevo, los avances tecnológicos han mejorado considerablemente los resultados que se obtienen.
Pero, ¿en qué se diferencia entonces del machine learning o del deep learning? A diferencia del machine learning, el aprendizaje de refuerzo trabaja en un entorno dinámico que no necesita datos estáticos. Así pues, no es necesario recopilar y etiquetar los datos antes del entrenamiento. El deep learning, por su parte, también tienen características diferentes. Es un algoritmo automático que imita la percepción humana, inspirada en las conexiones neuronales de nuestro cerebro. Es decir, es una técnica basada en arquitectura de redes neuronales. Mucho más cercana, por lo tanto, a la forma en la que aprendemos los humanos.
El reinforcement learning es la base de muchas soluciones tecnológicas que van desde los coches autónomos a aplicaciones industriales. Su uso permite el impulso de tecnologías emergentes y sus aplicaciones son múltiples. Pero todavía queda mucho potencial para desarrollar.
Los centros de datos consumen una gran cantidad de energía para refrigerar y mantener los servidores en funcionamiento. Y el reinforcement learning se ha convertido en una herramienta muy útil para reducir la energía necesaria. Por ejemplo, muchos centros de datos de Google ya usan los algoritmos de aprendizaje de refuerzo. Y gracias a eso han conseguido reducir la energía que se necesita para refrigerar los servidores hasta en un 40%.
En las áreas metropolitanas más pobladas la congestión de tráfico se ha convertido en un problema. El aprendizaje de refuerzo permite realizar una gestión óptima de los semáforos en función del estado del tráfico. Las decisiones se toman, pues, según la llegada del tráfico o de las variaciones del momento del día. Así, gracias al uso de los datos recopilados se adapta el control de los semáforos en redes urbanas complejas.
El reinforcement learning puede ayudar a que los robots adquieran comportamientos complejos y se adapten a diferentes escenarios. De esta forma, se pueden ahorrar controles que requieren mucho tiempo y se mejora el control de calidad. El aprendizaje de refuerzo también puede aplicarse en una mejor manipulación de objetos por parte de los robots. Pero no solo en la operación de robots, sino también en la mejora de la colaboración humano-robot y robot-robot.
En el marketing el reinforcement learning se pueda aplicar para realizar ofertas en tiempo real. O para desarrollar técnicas que maximicen el crecimiento de los clientes. Además, también permite mejorar las recomendaciones personalizadas para los clientes. Gracias a los datos, analiza el comportamiento del cliente y adapta sus recomendaciones de forma dinámica. También gracias al uso del aprendizaje de refuerzo se puede analizar la publicidad que mejor se adapta a cada cliente, y optimizar su alcance. Todas estas aplicaciones, en definitiva, mejoran considerablemente los beneficios para la empresa.
Las empresas de videojuegos ya utilizan reinforcement learning para reducir la cantidad de errores que hay en los juegos. Con las técnicas del aprendizaje de refuerzo se prueban las mecánicas de juego y se solucionan los problemas existentes. Ya en la actualidad, máquinas entrenadas con reinforcement learning han sido capaces de superar los juegos más desafiantes.
Los modelos de aprendizaje por refuerzo tienen muchas aplicaciones en el desarrollo de los coches autónomos. Gestionar rutas según el tráfico, mantener el límite de velocidad o la prevención de accidentes son algunas de ellas. Permite, pues, entrenar a los coches en todos los posibles escenarios para obtener la respuesta ideal en cada momento.
IA, Big Data o Machine Learning están orientados hacia la automatización y el apoyo en la toma de decisiones. Pero el reinforcement learning permite, gracias al conocimiento que proporcionan los datos, planear estrategias, optimizar tareas, procesos y servicios. El aprendizaje de refuerzo, pues, no realiza predicciones, genera estrategias de una forma automática basadas en la prueba-error. Esto permite mejorar de forma exponencial la personalización de la experiencia de cliente y, en definitiva, tomar mejores decisiones.
