Markov Decision Process (MDP)
Un Proceso de Decisión de Markov (MDP, por Markov Decision Process) es un modelo matemático que se utiliza para representar problemas de decisión en entornos donde los resultados dependen tanto de las acciones actuales como de un cierto grado de aleatoriedad.
Los MDP constituyen la base fundamental de muchos algoritmos de aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning, RL), que permiten a la inteligencia artificial aprender a actuar en entornos complejos y dinámicos.
¿Qué es un MDP?
Un MDP se define por:
- Un conjunto de estados (S) que describen las situaciones posibles;
- Un conjunto de acciones (A) que el agente puede realizar;
- Una función de transición (P) que da la probabilidad de pasar de un estado a otro en función de la acción elegida;
- Una función de recompensa (R) que asigna un valor numérico a cada acción según su resultado.
El objetivo es determinar una política óptima (π) que maximice las recompensas acumuladas esperadas a lo largo del tiempo.
Aplicaciones prácticas de los MDP
Los MDP son omnipresentes en aplicaciones de IA, tales como:
- Robots autónomos que aprenden a desplazarse en entornos inciertos;
- Sistemas de recomendación, que ajustan sus sugerencias en función del comportamiento del usuario;
- Gestión de recursos (energía, redes informáticas), donde las decisiones deben tener en cuenta restricciones y riesgos.
MDP y datasets
La eficacia de los modelos basados en MDP depende en gran medida de los datos utilizados para entrenar los algoritmos de RL. Los datasets anotados de calidad son esenciales para definir correctamente los estados, acciones y recompensas.
Por eso, expertos como Innovatiana acompañan a las empresas en la creación de datasets especializados para el aprendizaje por refuerzo.
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Referencias académicas
- Puterman, M. L. (1994). Markov Decision Processes: Discrete Stochastic Dynamic Programming. Wiley.
- Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2ª ed.). MIT Press.
- Kaelbling, L. P., Littman, M. L., & Moore, A. W. (1996). "Reinforcement Learning: A Survey". Journal of Artificial Intelligence Research, 4, 237–285.
