¿Cómo puede el modelado de recompensas mejorar su aprendizaje por refuerzo?
Aprendizaje por refuerzo (RL) es una rama del aprendizaje automático que enseña a los agentes a aprender de sus propias acciones y recompensas. Diseñar una función de recompensa que guíe al agente hacia el comportamiento deseado puede ser desafiante y llevar mucho tiempo, pero el modelado de la recompensa es una técnica que modifica la función de recompensa para proporcionar retroalimentación e incentivos adicionales al agente sin cambiar la política óptima. Este artículo explicará cómo la conformación de la recompensa puede mejorar el aprendizaje por refuerzo, reduciendo la varianza y la complejidad de la señal de recompensa, acelerando el proceso de aprendizaje y la convergencia, fomentando la exploración y la diversidad, evitando comportamientos no deseados o subóptimos, e incorporando el conocimiento del dominio y la retroalimentación humana.