Descripción: La Red Neuronal Profunda Q (DQN, por sus siglas en inglés) es un modelo de aprendizaje profundo que combina el Q-learning, un algoritmo de aprendizaje por refuerzo, con redes neuronales profundas. Este enfoque permite a los agentes aprender a tomar decisiones óptimas en entornos complejos y de alta dimensionalidad, donde las representaciones de estado son difíciles de manejar. La DQN utiliza una red neuronal para aproximar la función de valor Q, que estima la calidad de las acciones en un estado dado. Esto permite que el agente no solo aprenda de experiencias pasadas, sino que también generalice su conocimiento a situaciones no vistas. Una de las características más destacadas de la DQN es el uso de la experiencia de repetición, que almacena transiciones de estado en un buffer y las utiliza para entrenar la red neuronal, mejorando así la estabilidad y eficiencia del aprendizaje. Además, la DQN implementa un enfoque de ‘target network’, donde se utilizan dos redes neuronales: una para seleccionar acciones y otra para calcular los valores de Q, lo que ayuda a mitigar problemas de inestabilidad durante el entrenamiento. Este modelo ha demostrado ser altamente efectivo en tareas de control y juegos, donde la toma de decisiones en tiempo real es crucial.
Historia: La Red Neuronal Profunda Q fue introducida por primera vez en 2013 por un equipo de investigadores de Google DeepMind, liderado por Volodymyr Mnih. Este trabajo marcó un hito en el campo del aprendizaje por refuerzo, ya que logró que un agente aprendiera a jugar videojuegos en un nivel comparable al de los humanos, utilizando solo la información visual del entorno. La DQN combinó técnicas de aprendizaje profundo con el Q-learning, lo que permitió superar las limitaciones de los métodos tradicionales de aprendizaje por refuerzo. Desde su introducción, la DQN ha sido objeto de numerosas investigaciones y mejoras, incluyendo variantes como Double DQN y Dueling DQN, que abordan problemas de sobreestimación y mejoran la eficiencia del aprendizaje.
Usos: Las Redes Neuronales Profundas Q se utilizan en una variedad de aplicaciones que requieren toma de decisiones en entornos complejos. Se han implementado en videojuegos, donde los agentes pueden aprender a jugar y competir a niveles altos. Además, se utilizan en robótica para el control de movimientos y en sistemas de recomendación, donde se optimizan las decisiones basadas en las preferencias del usuario. También se han explorado en el ámbito de la atención médica, donde pueden ayudar en diagnósticos y tratamientos personalizados mediante la optimización de decisiones clínicas.
Ejemplos: Un ejemplo notable del uso de DQN es el agente que aprendió a jugar a ‘Breakout’, un videojuego de Atari, alcanzando un rendimiento superior al de los humanos. Otro caso es su aplicación en la robótica, donde se ha utilizado para entrenar robots en tareas de manipulación y navegación. Además, en el ámbito de la atención médica, se han desarrollado sistemas que utilizan DQN para optimizar tratamientos en pacientes con enfermedades crónicas, mejorando así la calidad de atención.
