Descripción: El Muestreo de Thompson es un enfoque utilizado en el aprendizaje por refuerzo y en problemas de bandidos, que busca equilibrar la exploración y la explotación de manera eficiente. Este método se basa en la teoría bayesiana, donde se asigna una distribución de probabilidad a cada acción posible, representando la incertidumbre sobre su rendimiento. A medida que se recopilan datos sobre las recompensas obtenidas de cada acción, estas distribuciones se actualizan, permitiendo que el agente tome decisiones informadas. La clave del Muestreo de Thompson radica en su capacidad para seleccionar acciones de acuerdo con muestras aleatorias extraídas de estas distribuciones, lo que fomenta la exploración de acciones menos probadas mientras se aprovechan las que han demostrado ser más efectivas. Este enfoque es especialmente valioso en entornos donde la información es limitada y se requiere un balance entre probar nuevas estrategias y maximizar las recompensas a corto plazo. Su implementación es relativamente sencilla y ha demostrado ser efectiva en una variedad de contextos, incluyendo aplicaciones tecnológicas, optimización de recursos y toma de decisiones.
Historia: El Muestreo de Thompson fue introducido por William R. Thompson en 1933 en un artículo que abordaba problemas de selección de muestras. A lo largo de los años, este enfoque ha evolucionado y ha sido adaptado para su uso en diversos campos, especialmente en el aprendizaje automático y la teoría de decisiones. En la década de 2000, el interés por el Muestreo de Thompson resurgió con el auge del aprendizaje por refuerzo, donde se reconoció su eficacia en la resolución de problemas de bandidos multi-armados. Investigaciones posteriores han demostrado su rendimiento superior en comparación con otros métodos de exploración-explotación, lo que ha llevado a su adopción en aplicaciones modernas.
Usos: El Muestreo de Thompson se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo publicidad en línea, donde se busca maximizar el clic en anuncios; en sistemas de recomendación, para personalizar contenido para usuarios; y en la optimización de recursos en entornos industriales. También se aplica en la medicina, para determinar tratamientos óptimos en ensayos clínicos, y en finanzas, para la gestión de carteras de inversión.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del Muestreo de Thompson es su uso en plataformas de publicidad digital, donde se prueba diferentes anuncios para determinar cuál genera más clics. Otro ejemplo se encuentra en sistemas de recomendación, donde se ajustan las sugerencias de productos o contenido basándose en las preferencias de los usuarios y el rendimiento de las recomendaciones anteriores.
