Descripción: El algoritmo Epsilon-Greedy es una estrategia utilizada en el aprendizaje por refuerzo que busca equilibrar la exploración y la explotación. En este contexto, ‘exploración’ se refiere a la acción de probar nuevas opciones para descubrir su valor, mientras que ‘explotación’ implica elegir la opción que se ha demostrado ser la mejor hasta el momento. El algoritmo asigna un valor de epsilon (ε), que representa la probabilidad de explorar en lugar de explotar. Por ejemplo, si ε es 0.1, hay un 10% de probabilidad de que el agente elija una acción aleatoria (exploración) y un 90% de probabilidad de que elija la acción que ha maximizado la recompensa en el pasado (explotación). Esta técnica es especialmente útil en entornos donde las recompensas son inciertas y se necesita un balance entre aprender sobre nuevas acciones y aprovechar el conocimiento existente. El Epsilon-Greedy es simple de implementar y entender, lo que lo convierte en una opción popular en problemas de optimización de modelos, como en sistemas de recomendación y juegos. Su simplicidad y efectividad lo han llevado a ser un pilar en el campo del aprendizaje automático, donde se busca maximizar el rendimiento a través de la toma de decisiones informadas.
Historia: El algoritmo Epsilon-Greedy se originó en el contexto del aprendizaje por refuerzo, una rama de la inteligencia artificial que se desarrolló en la década de 1950. Aunque no se puede atribuir a un único autor, su formalización y popularización se dieron en los años 90, cuando se comenzaron a aplicar técnicas de aprendizaje automático en problemas prácticos. Investigadores como Sutton y Barto han contribuido significativamente a la comprensión y desarrollo de algoritmos de aprendizaje por refuerzo, incluyendo el Epsilon-Greedy, en su libro ‘Reinforcement Learning: An Introduction’, publicado por primera vez en 1998.
Usos: El algoritmo Epsilon-Greedy se utiliza en diversas aplicaciones de aprendizaje por refuerzo, como sistemas de recomendación, donde se busca maximizar la satisfacción del usuario al sugerir productos o contenidos. También se aplica en la optimización de estrategias en juegos, donde los agentes deben aprender a tomar decisiones en entornos dinámicos. Además, se utiliza en la publicidad en línea, donde se busca maximizar el clic en anuncios mediante la exploración de diferentes creatividades y ubicaciones.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del algoritmo Epsilon-Greedy es su uso en sistemas de recomendación de películas, donde el sistema puede explorar nuevas películas para recomendar a los usuarios mientras también sugiere aquellas que han sido populares entre otros usuarios. Otro ejemplo se encuentra en el juego de bandido de un brazo, donde el algoritmo ayuda a decidir qué máquina tragamonedas jugar, equilibrando entre probar nuevas máquinas y jugar en las que ya se ha obtenido una buena recompensa.
