¿Cuáles son los principales desafíos y limitaciones de los procesos de decisión de Markov en aplicaciones de ciencia de datos?

1 ¿Qué son los MDP?

Los MDP son modelos matemáticos que describen cómo un agente interactúa con un entorno a lo largo del tiempo. Un MDP consta de cuatro componentes: un conjunto de estados, un conjunto de acciones, una función de transición y una función de recompensa. El agente elige una acción en cada estado, y el entorno responde moviéndose a un nuevo estado y dando una recompensa. El objetivo del agente es maximizar la recompensa acumulada esperada en un horizonte o indefinidamente.

2 ¿Por qué son útiles los MDP?

Los MDP son útiles porque pueden capturar la dinámica y las incertidumbres de los sistemas complejos y proporcionar una forma basada en principios de encontrar políticas óptimas o casi óptimas. Una directiva es una función que asigna cada estado a una acción. Una política óptima es aquella que maximiza el valor esperado de la función objetivo, que puede ser la recompensa total, la recompensa descontada o la recompensa promedio. Los MDP también pueden manejar observabilidad parcial, estocasticidad y múltiples objetivos, mediante el uso de extensiones como MDP parcialmente observables (POMDPs), juegos de Markov y MDP multiobjetivo.

3 ¿Cuáles son los desafíos de los MDP?

Los MDP vienen con su propio conjunto de desafíos, como la maldición de la dimensionalidad, que es el crecimiento exponencial del MDP a medida que aumenta el número de estados y acciones. Esto se puede abordar con técnicas de aproximación como la aproximación de funciones, las redes de iteración de valores o el aprendizaje de refuerzo profundo. Además, los científicos de datos deben especificar las funciones de transición y recompensa para usar MDP, que pueden no ser conocidas o fáciles de obtener en problemas del mundo real. En este caso, se pueden usar métodos sin modelo como Q-learning o gradiente de políticas, o el modelo se puede aprender de datos con redes bayesianas o redes neuronales. Por último, los agentes deben equilibrar la exploración y la explotación al encontrar la póliza óptima, lo que puede ser difícil cuando las recompensas son escasas, retrasadas o ruidosas. Las estrategias de exploración como épsilon-codicioso, softmax o límite de confianza superior se pueden utilizar para resolver este problema.

5 Esto es lo que más debe considerar

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