¡Descubre Q-Learning, una técnica de aprendizaje por refuerzo!

Tabla de contenidos

• Introducción al aprendizaje por refuerzo cue
• El objetivo del aprendizaje por refuerzo
• El algoritmo Q-learning
• El juego del lagarto
• Inicialización de los valores Q
• El equilibrio entre exploración y explotación
• Estrategia epsilon-greedy
• Conclusiones del video y próximos pasos

¡Aprende a jugar con el algoritmo Q-learning! 🐉🔍

En este video, vamos a explorar el fascinante mundo del aprendizaje por refuerzo y, en particular, el algoritmo Q-learning. En este algoritmo, un agente de aprendizaje intenta descubrir la mejor estrategia para maximizar sus puntos en un proceso de Toma de decisiones de Markov. Para ilustrar cómo funciona este algoritmo, presentaremos el emocionante juego del lagarto, donde nuestro agente, ¡un valiente lagarto!, debe evitar a los pájaros y comer la mayor cantidad de grillos posible.

Introducción al aprendizaje por refuerzo cue

En el último video, discutimos cómo podemos determinar la política óptima utilizando la función Q estelar. Ahora, vamos a profundizar en el algoritmo Q-learning, el cual nos permitirá encontrar esa política óptima. El objetivo del Q-learning es encontrar una política óptima tal que el retorno esperado en todos los pasos de tiempo sea máximo. En otras palabras, el objetivo es aprender los valores Q óptimos para cada par estado-acción y utilizarlos para determinar la mejor acción a tomar en cada estado.

El juego del lagarto 🦎🎮

Imaginemos un emocionante escenario donde nuestro lagarto se encuentra en un ambiente lleno de diferentes baldosas. El objetivo del lagarto es comer la mayor cantidad de grillos posibles sin encontrarse con un pájaro hambriento, ¡que estaría más que feliz de comérselo! Nuestro lagarto puede moverse hacia la izquierda, derecha, arriba o abajo en el ambiente y estas son las acciones que puede tomar.

Para evaluar el desempeño del lagarto, asignaremos puntos a cada movimiento que realice. Si el lagarto aterriza en una baldosa con un grillo, obtendrá un punto positivo. Si aterriza en una baldosa vacía, perderá un punto. Si encuentra un grupo de cinco grillos, obtendrá diez puntos y terminará el episodio. Por otro lado, si se topa con un pájaro, perderá diez puntos y también terminará el episodio. Al comienzo del juego, nuestro lagarto no tiene idea de qué acción es mejor en cada estado. Por lo tanto, inicializaremos todos los valores Q en cero.

El equilibrio entre exploración y explotación 📚🔍

Antes de comenzar a jugar, hay un importante equilibrio que debemos tener en cuenta: la exploración y la explotación. La exploración implica realizar movimientos aleatorios para aprender más sobre el entorno, mientras que la explotación implica tomar las acciones que se consideran óptimas según la información disponible. Si nuestro lagarto solo explota la información que ya conoce, podría perderse la oportunidad de encontrar el grupo de cinco grillos y maximizar su puntaje. Por otro lado, si el lagarto solo explora sin explotar la información que ya tiene, no aprovechará al máximo su conocimiento y podría perder puntos innecesariamente.

Para encontrar un equilibrio entre la exploración y la explotación, utilizaremos una estrategia llamada "epsilon-greedy". Esta estrategia consiste en que el lagarto elija la mejor acción según los valores Q actuales en la tabla Q, pero con una probabilidad epsilon, realizará una acción aleatoria para explorar nuevas posibilidades. A medida que el juego avanza y el lagarto acumula más experiencia, ajustaremos el valor de epsilon para disminuir gradualmente la exploración y aumentar la explotación.

Con este enfoque, nuestro lagarto aprenderá a maximizar su puntaje a lo largo de múltiples episodios de juego. Al ir actualizando los valores Q utilizando el algoritmo de iteración de valor, el lagarto podrá seleccionar la acción con el valor Q más alto para cada estado y obtener así la mejor recompensa posible.

No podemos esperar a comenzar a jugar el juego del lagarto y ver cómo nuestro lagarto aprende a maximizar su puntaje utilizando el algoritmo Q-learning. ¡En el próximo video, profundizaremos en la estrategia epsilon-greedy y veremos cómo nuestro lagarto decide entre explorar y explotar el entorno!

Recuerda, si quieres más información sobre el aprendizaje por refuerzo, puedes explorar nuestro blog y unirte a la comunidad de Deep Lizard. ¡Déjanos un like para que sepamos que disfrutas de nuestro contenido sobre aprendizaje por refuerzo! ¡Nos vemos en el próximo video!

Pros:

• El algoritmo Q-learning permite aprender la mejor estrategia en un proceso de toma de decisiones de Markov.
• La estrategia epsilon-greedy ayuda a encontrar un buen equilibrio entre exploración y explotación.

Contras:

• Inicialmente, el lagarto no sabe qué acción es mejor en cada estado debido a la falta de información.
• El juego del lagarto puede volverse complejo y requerir múltiples episodios para obtener resultados óptimos.

Recursos:

• Blog de Deep Lizard