Algoritmos de aprendizaje por refuerzo Q-learning, SARSA y más

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Algoritmos de aprendizaje por refuerzo: Q-learning, SARSA y más
Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo son fundamentales en la inteligencia artificial y se utilizan para que los agentes aprendan a tomar decisiones óptimas en entornos inciertos y cambiantes. Estos algoritmos permiten que los agentes aprendan a través de la interacción con el entorno y la retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones. En esta explicación, veremos dos de los algoritmos más populares de aprendizaje por refuerzo: Q-learning y SARSA, y también mencionaremos otros algoritmos importantes en el campo.
1. Q-learning:
Q-learning es un algoritmo de aprendizaje de valor de acción que se utiliza para aprender la política óptima en un entorno de aprendizaje por refuerzo. El objetivo de Q-learning es encontrar la función Q (la función de valor de acción) que asigna un valor a cada par estado-acción, representando cuán bueno es tomar esa acción en un estado dado.
Algoritmo Q-learning:
Inicializar la tabla Q con ceros para todas las combinaciones de estados y acciones.
Elegir una acción y realizarla en el entorno.
Observar la recompensa y el nuevo estado resultante de la acción.
Actualizar la función Q para el estado y la acción actuales utilizando la siguiente fórmula:
Q(s, a) = Q(s, a) + α * [R + γ * max(Q(s', a')) - Q(s, a)]
Donde:
Q(s, a) es el valor actual de la función Q para el estado s y la acción a.
α es la tasa de aprendizaje que controla cuánto se actualiza el valor de Q en cada paso.
R es la recompensa obtenida por tomar la acción a en el estado s.
γ es el factor de descuento que pondera la importancia de las recompensas futuras.
max(Q(s', a')) es el valor máximo de Q para el siguiente estado s' y todas las acciones posibles a'.
Ejemplo de Q-learning:
Supongamos que tenemos un agente que juega un juego en un tablero de 3x3 y el objetivo es llegar al estado final (esquina inferior derecha) evitando los estados prohibidos (esquina superior izquierda). El agente puede moverse hacia arriba, abajo, izquierda o derecha. La función de recompensa es +1 para llegar al estado final y 0 en todos los demás estados.
La tabla Q se inicializa con ceros. El agente realiza movimientos aleatorios al principio y actualiza la tabla Q después de cada movimiento utilizando la fórmula de Q-learning. A medida que el agente sigue explorando el tablero, aprende gradualmente la política óptima para llegar al estado final mientras evita los estados prohibidos.
2. SARSA:
SARSA es otro algoritmo de aprendizaje de valor de acción que es similar a Q-learning, pero en lugar de actualizar la función Q utilizando el valor máximo de Q para el siguiente estado (max(Q(s', a'))), SARSA actualiza la función Q utilizando la acción seleccionada para el siguiente estado.
Algoritmo SARSA:
Inicializar la tabla Q con ceros para todas las combinaciones de estados y acciones.
Elegir una acción y realizarla en el entorno.
Observar la recompensa y el nuevo estado resultante de la acción.
Elegir una nueva acción a' para el nuevo estado s' utilizando la política actual (por ejemplo, ε-greedy).
Actualizar la función Q para el estado y la acción actuales utilizando la siguiente fórmula:
Q(s, a) = Q(s, a) + α * [R + γ * Q(s', a') - Q(s, a)]
Ejemplo de SARSA:
Utilizando el mismo ejemplo del juego en el tablero de 3x3, el agente utiliza SARSA para aprender la política óptima para llegar al estado final y evitar los estados prohibidos. A diferencia de Q-learning, SARSA toma en cuenta la acción real que se toma en el siguiente estado al actualizar la función Q.
3. Otros algoritmos de aprendizaje por refuerzo:
Además de Q-learning y SARSA, existen otros algoritmos importantes de aprendizaje por refuerzo:
Algoritmo de diferencias temporales (Temporal Difference - TD): TD es una categoría de algoritmos de aprendizaje por refuerzo que utilizan la diferencia temporal entre dos estimaciones de valor para actualizar la función Q.
Aprendizaje por refuerzo profundo (Deep Reinforcement Learning - DRL): DRL combina el aprendizaje por refuerzo con redes neuronales profundas para aprender políticas complejas en entornos de alta dimensionalidad, como juegos de video o control de robots.
Monte Carlo (MC): MC es un método de aprendizaje por refuerzo que utiliza promedios de muestras de episodios completos para estimar la función de valor.
Política de gradiente (Policy Gradient): Este enfoque utiliza técnicas de gradiente para ajustar directamente la política del agente para maximizar la recompensa esperada.
Conclusiones:
Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo, como Q-learning, SARSA y otros mencionados, son fundamentales para permitir que los agentes aprendan a tomar decisiones óptimas en entornos inciertos y cambiantes. Estos algoritmos son utilizados en diversas aplicaciones, como juegos, robótica, administración de recursos y más. El aprendizaje por refuerzo es un área emocionante y en constante evolución en el campo de la inteligencia artificial, y se espera que sigan surgiendo nuevos avances y aplicaciones en el futuro. Su capacidad para aprender a través de la interacción con el entorno y mejorar su rendimiento a lo largo del tiempo los convierte en herramientas poderosas para el desarrollo de sistemas inteligentes y autónomos.