Aprendizaje reforzado y temas avanzados

El aprendizaje reforzado es una de las áreas prometedoras del Machine Learning en la actualidad, pues tiene el potencial de crear máquinas o agentes inteligentes, capaces de realizar tareas de forma muy parecida a como lo hacemos nosotros los humanos.

En 1952 el matemático Claude Shannon, fue uno de los primeros en desarrollar una de las primeras aplicaciones del aprendizaje reforzado: creó un ratón artificial, llamado Theseus.

Con el paso del tiempo se lograron otros avances pero más que todo en la teoría. Pero en el año 2013 se dió inicio a una verdadera revolución: los investigadores de Deep Mind crearon un sistema capaz de aprender a jugar prácticamente cualquier juego de Atari desde cero.

Esta fue la primera de una serie de logros cada vez más impresionantes, que continuaron en Mayo de 2017 AlphaGo, un agente inteligente que fue capaz de vencer al campeón mundial de Go.

Elementos del aprendizaje reforzado:

El aprendizaje reforzado libre de modelos y con Política en aprendizaje:

• Q learning

• Polítca de grandientes

• Machine learning

• Aprendizaje reforzado por aprnedizaje profundo