Descripción: La optimización objetiva es el proceso de optimizar una función objetivo específica, que puede ser una métrica de rendimiento, un costo o cualquier otro criterio que se desee maximizar o minimizar. En el contexto del aprendizaje por refuerzo, se refiere a la búsqueda de políticas que maximicen la recompensa acumulada a lo largo del tiempo, lo que implica un aprendizaje continuo y adaptativo basado en la interacción con el entorno. Por otro lado, en el ámbito de AutoML (Automated Machine Learning), la optimización objetiva se centra en encontrar el mejor modelo y los mejores hiperparámetros para un conjunto de datos específicos o generales, facilitando así la automatización del proceso de modelado y mejorando la eficiencia en la creación de modelos predictivos. Esta optimización puede involucrar técnicas como la búsqueda aleatoria, la optimización bayesiana y algoritmos genéticos, entre otros. La relevancia de la optimización objetiva radica en su capacidad para mejorar el rendimiento de los sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, permitiendo que se adapten y evolucionen en función de los datos y las condiciones cambiantes del entorno.
Historia: La optimización objetiva ha evolucionado a lo largo de las décadas, comenzando con los métodos clásicos de optimización matemática en el siglo XX. Con el auge del aprendizaje automático en la década de 1990, se comenzaron a aplicar técnicas de optimización a problemas de modelado predictivo. En la década de 2010, el desarrollo de AutoML llevó la optimización objetiva a un nuevo nivel, permitiendo que los algoritmos ajustaran automáticamente los modelos y sus hiperparámetros, lo que facilitó su adopción en diversas industrias.
Usos: La optimización objetiva se utiliza en diversas aplicaciones, incluyendo la mejora de algoritmos de aprendizaje automático, la optimización de procesos industriales, la gestión de recursos en sistemas complejos y la personalización de experiencias de usuario en plataformas digitales. También es fundamental en la investigación operativa y en la toma de decisiones basada en datos.
Ejemplos: Un ejemplo de optimización objetiva en aprendizaje por refuerzo es el entrenamiento de un agente para jugar videojuegos, donde se busca maximizar la puntuación obtenida. En AutoML, un caso práctico sería el uso de herramientas de optimización automática que ajustan hiperparámetros para mejorar la precisión de modelos de clasificación, facilitando el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial.
