'Aprendizaje por refuerzo: soluciones IA que aprenden sin datos históricos', por José Barranquero | datos.gob.es
Hoy en día las aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA) están presentes en múltiples ámbitos de la vida cotidiana, desde televisores y altavoces inteligentes que son capaces de entender lo que les solicitamos, hasta sistemas de recomendación que nos ofrecen servicios y productos adaptados a nuestras preferencias.
Estas IA “aprenden” gracias a las diversas técnicas que existen, entre las que destacan el aprendizaje supervisado, no supervisado y el aprendizaje por refuerzo. En este artículo nos centraremos en el aprendizaje por refuerzo, que se enfoca principalmente en el método de prueba y error, de forma similar a cómo aprendemos los humanos y los animales en general.
La clave de este tipo de sistemas está en fijar correctamente los objetivos a largo plazo para encontrar una solución global óptima, sin focalizarse en exceso en las recompensas inmediatas, que no permiten realizar una exploración adecuada del conjunto de soluciones posibles.
Contenido elaborado por Jose Barranquero, experto en Ciencia de datos y computación cuántica.
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