El Q-learning y su uso en las herramientas de IA
Inteligencia ArtificialLas herramientas de IA siguen avanzando y ganando terreno en todos los ámbitos. Sin embargo, puesto que todavía son unas grandes desconocidas para la mayoría de la población y de las empresas, su funcionamiento es una duda frecuente. Existen diferentes metodologías, como el aprendizaje supervisado o el aprendizaje por refuerzo. Hoy nos centramos en este último, que es más conocido como Q-learning. Te contamos cómo funciona y sus aplicaciones en la actualidad.
¿Qué es el Q-learning y cómo funciona?
El Q-learning es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que se utiliza para entrenar máquinas. Forma parte del machine learning y se emplea para el desarrollo de la inteligencia artificial. Durante el proceso de aprendizaje, un agente aprende a realizar una serie de acciones en un determinado estado o entorno. Sin embargo, los datos de entrenamiento con los que cuenta no incluyen las soluciones, como sucede en el aprendizaje supervisado, sino que el agente debe decidir por sí mismo cuáles serán las acciones que llevará a cabo según la tarea encomendada.
Por lo tanto, la máquina va aprendiendo de su propia experiencia, y la recompensa que obtiene en cada acción será el refuerzo que le servirá de referencia. Dicha recompensa acumulada debe maximizarse a lo largo del tiempo.
El funcionamiento del Q-learning se basa en la construcción de una tabla de valores, conocida como función Q. En ella, se asigna a cada par estado-acción un valor, que representa la utilidad esperada de tomar esa acción en ese estado.
El algoritmo de aprendizaje actualiza iterativamente estos valores en función de la experiencia adquirida durante la interacción con el entorno. Cada vez que se recibe una recompensa por una determinada acción en un estado concreto, el agente ajusta el valor Q correspondiente. Entonces, utilizará una fórmula que tiene en cuenta la recompensa recibida, la estimación previa de la utilidad y un factor de aprendizaje que determina la rapidez con la que se actualizan los valores.
Cuáles son las fases del Q-learning
La puesta en marcha del Q-learning implica una serie de etapas que permiten al agente aprender y mejorar su desempeño a lo largo del tiempo. Son las siguientes:
Preparación de la Q-table
Se trata de una matriz que almacena los valores de utilidad de cada posible par estado-acción. En esta fase inicial, todos los valores se establecen en cero o se asignan de manera aleatoria. De este modo, se refleja el desconocimiento inicial del agente sobre la calidad de las acciones disponibles en cada estado.
Exploración del entorno
En esta fase, se realizan acciones de manera aleatoria. Este período es el que proporciona al agente la oportunidad de recopilar datos sobre el entorno y aprender de su interacción con él.
Actualización según recompensas
A medida que el agente lleva a cabo acciones y recibe recompensas, actualiza la Q-table basándose en la información recopilada. Cada vez que realiza una acción en un estado específico y recibe una recompensa, la Q-table se actualiza según la ecuación de Bellman. A través de esta, la estimación de los valores de utilidad asociados a cada acción mejora de forma continua.
Selección de la mejor acción
La siguiente fase consiste en decantarse por acciones en particular, según todo lo aprendido en las fases anteriores. Estas acciones se eligen con base en los valores más altos almacenados en la Q-table, y que son aquellas acciones que se espera que maximicen la recompensa acumulada a largo plazo.
Aprendizaje continuado
El aprendizaje no se da por finalizado una vez que se han encontrado las acciones con mejores recompensas, sino que se mantiene en el tiempo. Las nuevas experiencias van refinando los conocimientos del agente progresivamente y van mejorando la capacidad para la toma de decisiones futuras.
Aplicaciones del Q-learning
El Q-learning tiene una amplia variedad de aplicaciones en campos como los videojuegos, la robótica, la optimización de recursos y la toma de decisiones. No obstante, todavía son muchos los desafíos a los que se enfrenta. Por ejemplo, cuando los estados y las acciones tienen un número muy elevado, la tabla es tan grande que se dificulta el aprendizaje. La solución en la que se está trabajando es la combinación del deep learning con las redes neuronales profundas.
En cuanto a las aplicaciones, en el campo de los videojuegos, el Q-learning mejora la capacidad de juego de los agentes virtuales, con un rendimiento que se incrementa según crece la experiencia. En la robótica, mediante algoritmos de control se realizan tareas de gran complejidad en entornos dinámicos y desconocidos.
Para la optimización de recursos, este aprendizaje encuentra estrategias óptimas de asignación de recursos limitados, como la energía, el tiempo o el espacio. Y en las telecomunicaciones, se puede optimizar la asignación de ancho de banda y minimizar la congestión de la red.
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