Aplicaciones empresariales del aprendizaje por refuerzo
Inteligencia ArtificialLa inteligencia artificial (IA) es la tecnología más avanzada de la que disponemos en este momento. Sin embargo, sus raíces las encontramos en la psicología conductista, de la que obtiene el principio de que las acciones o decisiones se pueden optimizar para conseguir una recompensa. Lejos de ser exclusivo para los humanos, los sistemas también pueden aprender esta metodología. Y es de la que hablaremos hoy: el aprendizaje por refuerzo y sus aplicaciones a nivel empresarial.
Este campo está en plena expansión y está creando puestos de trabajo para poder incorporarla a las empresas.
¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?
El aprendizaje por refuerzo, o aprendizaje reforzado, es una técnica del machine learning en la que los algoritmos permiten a un agente aprender a comportarse en un entorno por la interacción con él.
Es decir, que dicho agente va tomando decisiones en función de lo que observa, y según sean los resultados de cada una de ellas, podrá recibir recompensas o castigos. El objetivo que se busca es que se maximicen las recompensas acumuladas en el tiempo. Por tanto, el agente aprenderá cuál es la mejor estrategia para conseguirlo.
Forma parte del aprendizaje automático; sin embargo, se diferencia de otros en que no se utiliza un conjunto de datos predefinido. Como sí sucede, por ejemplo, en el aprendizaje supervisado. En este caso, el agente explora el entorno, prueba diferentes acciones y observa el resultado que obtiene por cada una.
Para ello, hay varios componentes. Está la política, que es la estrategia que se sigue; la función de valor, o estimación de la recompensa futura en un estado concreto, y la función de recompensa, que es la señal que indica si la acción obtuvo un beneficio o un perjuicio.
Uno de los algoritmos más usados en el aprendizaje por refuerzo es el Q-learning. Este permite al agente aprender una política sin tener que conocer antes el modelo del entorno. Lo que hace es actualizar una tabla de valores, llamada Q, que calcula la recompensa futura que se espera para cada acción en un estado determinado.
Aplicaciones del aprendizaje por refuerzo a nivel empresarial
La inteligencia artificial ya forma parte de nuestro día a día. Pero aunque nos resulte algo novedoso, su origen no lo es tanto. Lo mismo sucede con el aprendizaje por refuerzo, que si bien tiene algunas décadas, se ha desarrollado plenamente gracias a la IA.
En la actualidad, su potencial reside en la capacidad que tiene para trabajar en entornos muy complejos e ir adaptándose. Y dentro del ámbito empresarial, el aprendizaje por refuerzo es valorado para optimizar decisiones y procesos. Sus aplicaciones más destacadas hoy en día son las siguientes:
Optimizar las cadenas de suministro
El aprendizaje por refuerzo se usa para simular varios escenarios y evaluar los resultados que cada estrategia obtendría. Por ejemplo, para gestionar inventarios, optimizar rutas de transporte o planificar la producción. De este modo, se reducen los costes, se responde con mayor agilidad a los cambios y se aumenta la eficiencia.
Finanzas y gestión de inversiones
En el sector financiero, este aprendizaje se está empleando para desarrollar sistemas de trading automatizado y gestionar inversiones. Estos sistemas aprenden a decidir en las compraventas según las condiciones que tenga el mercado, para aumentar los beneficios y reducir los riesgos. Por tanto, se pueden ajustar sus estrategias de inversión con rapidez y en tiempo real.
Personalizar la experiencia del cliente en marketing
Las campañas publicitarias pueden conseguir mejores resultados con este tipo de aprendizaje. Los sistemas aprenden a ofrecer recomendaciones personalizadas, a seleccionar el momento idóneo para enviar las promociones y a ajustar el contenido publicitario para que la tasa de conversión sea la más alta posible. Además de mejorar la satisfacción del cliente, las estrategias de marketing se vuelven más eficaces.
Control de calidad y mantenimiento preventivo
En la industria, los sistemas de aprendizaje por refuerzo aprenden a identificar patrones que muestren fallos potenciales en los equipos o desviaciones durante los procesos de producción. Si estos problemas se pueden anticipar, se reducen los tiempos de inactividad y los costes del mantenimiento y los productos tendrán una calidad más alta.
Logística y gestión del tráfico
En las ciudades inteligentes, los semáforos se pueden ajustar en tiempo real para reducir los atascos y las emisiones de gases nocivos. En el ámbito de la logística, se optimizarían las rutas de distribución para que el transporte sea eficaz y con costes operativos bajos.
Sanidad
En el sector sanitario, el aprendizaje reforzado mejora los diagnósticos médicos, la planificación de los tratamientos e incluso el descubrimiento de fármacos. Para ello, se analizan datos de pacientes y conocimientos expertos.
Estas son las aplicaciones actuales del aprendizaje por refuerzo, pero de cara al futuro, parece ser que el foco está puesto en el Deep Reinforcement Learning o DLR. Este combina el aprendizaje que hemos visto con las redes neuronales; lo que permite acercarse aún más a la inteligencia humana, pero incrementando sus capacidades. Si quieres conocer más detalles al respecto, inscríbete en nuestro máster.
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