Descripción: El Aprendizaje por Refuerzo con Repetición de Experiencia Priorizada (PER, por sus siglas en inglés) es una técnica avanzada en el campo del aprendizaje automático que mejora la eficiencia del aprendizaje por refuerzo. Esta metodología se basa en la idea de que no todas las experiencias adquiridas durante el entrenamiento son igualmente valiosas. En lugar de aprender de manera uniforme de todas las experiencias, el PER prioriza aquellas que son más significativas para el agente, permitiendo un aprendizaje más rápido y efectivo. Esto se logra mediante la asignación de una probabilidad de muestreo a cada experiencia, donde las experiencias que han demostrado ser más informativas o que han llevado a errores significativos en las decisiones del agente son seleccionadas con mayor frecuencia. Esta técnica se integra a menudo con redes neuronales, que son utilizadas para aproximar funciones de valor o políticas, facilitando así la toma de decisiones en entornos complejos. La combinación de redes neuronales con PER permite a los agentes aprender de manera más eficiente en tareas donde la exploración y la explotación son cruciales, optimizando el proceso de aprendizaje y mejorando el rendimiento en diversas aplicaciones tecnológicas.
Historia: El concepto de Repetición de Experiencia Priorizada fue introducido por primera vez en 2015 por Tom Schaul y sus colegas en un artículo titulado ‘Prioritized Experience Replay’. Este trabajo se basó en la idea de que el aprendizaje por refuerzo tradicional, que utiliza una repetición de experiencia uniforme, podría beneficiarse de un enfoque que priorizara experiencias más relevantes. Desde entonces, PER ha sido adoptado y adaptado en diversas aplicaciones de aprendizaje por refuerzo, especialmente en entornos complejos como juegos y robótica.
Usos: El Aprendizaje por Refuerzo con Repetición de Experiencia Priorizada se utiliza principalmente en el entrenamiento de agentes en entornos complejos donde la toma de decisiones es crucial. Se aplica en áreas como la robótica, donde los robots deben aprender a interactuar con su entorno de manera eficiente, y en videojuegos, donde los agentes deben aprender estrategias óptimas para maximizar su rendimiento. También se ha utilizado en sistemas de recomendación y en la optimización de procesos en diversas industrias.
Ejemplos: Un ejemplo notable del uso de PER es en el juego de Atari, donde los agentes de aprendizaje por refuerzo han logrado superar a los humanos en varios juegos utilizando esta técnica. Otro ejemplo se encuentra en la robótica, donde los robots que utilizan PER han demostrado una mejora significativa en su capacidad para aprender tareas complejas, como la manipulación de objetos y la navegación en entornos desconocidos.
