7 aplicaciones del aprendizaje por refuerzo en el mundo real

El aprendizaje por refuerzo es un subcampo del aprendizaje automático, que a su vez es un subcampo de la inteligencia artificial. Eso implica:

 Inteligencia artificial -> Aprendizaje automático -> Aprendizaje por refuerzo

En términos simples, RL (es decir, aprendizaje por refuerzo) significa reforzar o entrenar los modelos ML existentes para que puedan producir bien una secuencia de decisiones. Ahora, con varios tipos de resultados, tales decisiones generan, RL se clasifica en dos partes: aprendizaje de refuerzo positivo y aprendizaje de refuerzo negativo . En Positive RL, se agrega un comportamiento positivo a los modelos ML existentes para que sea más probable que produzcan una y otra vez los resultados que generan actualmente. En el otro lado de la moneda, Negative RL (o Negative Reinforcement Learning) agrega comportamiento negativo en forma de castigo para que los modelos ML no produzcan la secuencia actual de resultados, lo que los alienta a desempeñarse mejor.  

¿No tiene curiosidad por saber acerca de las aplicaciones que soportan prácticamente RL positivo y negativo y que producen resultados que pueden cambiar la dinámica de varios sectores de la economía, absorbiendo así la innovación digital que produce valor en nuestras vidas? Conozcamos un poco sobre las aplicaciones de la vida real del aprendizaje por refuerzo que han cambiado con seguridad la dinámica de sectores como el de la salud, el marketing, la robótica y muchos más.

1. RL en Marketing

El marketing se trata de promocionar y luego vender los productos o servicios, ya sea de su marca o de otra persona. En el proceso de mercadeo, encontrar la audiencia adecuada que genere mayores retornos de la inversión que usted o su empresa están haciendo es un desafío en sí mismo. 

Y es una de las razones por las que las empresas están invirtiendo dólares en la gestión digital de varias campañas de marketing. A través de ofertas en tiempo real que respalden bien las capacidades fundamentales de RL, usted y otras empresas, más pequeñas o más grandes, pueden esperar: –

• más impresiones de anuncios gráficos en tiempo real.
• aumento del ROI, márgenes de beneficio.
• predecir las elecciones, reacciones y comportamiento de los clientes hacia sus productos/servicios. 

2. RL en Periodismo de Radiodifusión 

A través de diferentes tipos de aprendizaje reforzado , atraer Me gusta y vistas junto con el seguimiento del comportamiento del lector es mucho más simple. Además, posiblemente se pueda lograr recomendar noticias que se adapten a las preferencias cambiantes de los lectores y otros usuarios en línea, ya que los periodistas ahora pueden estar equipados con un sistema basado en RL que vigila el contenido intuitivo de las noticias, así como los titulares. Eche un vistazo a otras ventajas que el aprendizaje por refuerzo ofrece a los lectores de todo el mundo.

• Los productores de noticias ahora pueden recibir los comentarios de sus usuarios de forma instantánea.
• Mayor comunicación, ya que los usuarios ahora son más expresivos.
• No hay espacio para la desinformación, el odio.

3. LR en Salud 

La atención médica es una parte importante de nuestras vidas y, a través de los DTR (un caso de uso de RL basado en secuencias), los médicos pueden descubrir el tipo de tratamiento, las dosis apropiadas de medicamentos y los horarios para tomar dichas dosis. Curiosidad por saber cómo es esto posible!! Vea, los DTR están equipados con: –

• una secuencia de reglas que confirman el estado de salud actual de un paciente. 
• Luego, proponen de manera óptima tratamientos que pueden diagnosticar enfermedades como diabetes, VIH, cáncer y enfermedades mentales también. 

Si es necesario, estos DTR (es decir, regímenes de tratamiento dinámico) pueden reducir o eliminar el impacto retardado de los tratamientos a través de sus soluciones de optimización de la atención médica con múltiples objetivos. 

4. RL en Robótica

Sin duda, la robótica facilita el entrenamiento de un robot de tal manera que un robot pueda realizar tareas, al igual que un ser humano. Pero aún así, hay un desafío mayor que enfrenta la industria de la robótica hoy en día: los robots no pueden usar el sentido común al tomar diversas decisiones morales y sociales . Aquí, una combinación de Deep Learning y Reinforcement Learning, es decir, Deep Reinforcement Learning viene al rescate para habilitar a los robots con el modelo «Aprender a aprender». Con esto, los robots ahora pueden: –

• manipular sus decisiones agarrando bien varios objetos visibles para ellos.
• resolver tareas complicadas que incluso los humanos no pueden hacer, ya que los robots ahora saben qué y cómo aprender de diferentes niveles de abstracción de los tipos de conjuntos de datos disponibles para ellos.

5. RL en juegos

El juego es algo hoy en día sin lo cual tú, yo o una gran parte de la gente no podemos vivir. Con la optimización de juegos a través de algoritmos de aprendizaje por refuerzo , podemos esperar un mejor rendimiento de nuestros juegos favoritos relacionados con la aventura, la acción o el misterio. 

Para demostrarlo, se puede considerar el ejemplo de Alpha Go. Este es un programa de computadora que derrotó al jugador más fuerte de Go (un juego clásico desafiante) en octubre de 2015 y se convirtió en el jugador más fuerte de Go. El truco de Alpha Go para derrotar al jugador fue el aprendizaje por refuerzo, que siguió desarrollándose más fuerte ya que el juego está constantemente expuesto a desafíos de juego inesperados. Al igual que Alpha Go, hay muchos otros juegos disponibles. Incluso puede optimizar sus juegos favoritos aplicando modelos de predicción apropiados que aprenden a ganar incluso en situaciones complejas a través de estrategias habilitadas para RL.  

6. RL en el procesamiento de imágenes 

El procesamiento de imágenes es otro método importante para mejorar la versión actual de una imagen para extraer información útil de ella. Y hay algunos pasos asociados como:

• Captura de la imagen con máquinas como escáneres.
• Analizarlo y manipularlo.
• Uso de la imagen de salida obtenida después del análisis para fines de representación, descripción.

Aquí, los modelos ML como Deep Neural Networks (cuyo marco es Reinforcement Learning) se pueden aprovechar para simplificar este método de procesamiento de imágenes de tendencia. Con Deep Neural Networks, puede mejorar la calidad de una imagen específica u ocultar la información. de esa imagen Más tarde, utilícelo para cualquiera de sus tareas de visión artificial.

7. RL en Manufactura

La fabricación tiene que ver con la producción de bienes que pueden satisfacer nuestras necesidades básicas y deseos esenciales. Los fabricantes de cobots (o fabricantes de robots colaborativos que pueden realizar diversas tareas de fabricación con una plantilla de más de 100 personas) están ayudando a muchas empresas con sus propias soluciones de RL para embalaje y pruebas de calidad. Sin duda, su uso está acelerando el proceso de fabricación de productos de calidad que pueden decir un gran no a los comentarios negativos de los clientes. Y cuanto menor sea la retroalimentación negativa, mejor será el rendimiento del producto y también el margen de ventas.