Ofertas de trabajo en Aprendizaje por Refuerzo

Encuentra trabajos en Reinforcement Learning

El trabajo en Reinforcement Learning se define como una técnica de aprendizaje automático que trata sobre cómo los agentes de software deben actuar en un entorno. Reinforcement Learning es un subconjunto del aprendizaje profundo que te ayuda a maximizar alguna porción de la recompensa total. Los algoritmos de RL aprenden a través de prueba y error, encontrando las mejores acciones para tomar con el fin de maximizar una señal de recompensa específica.

Componentes importantes del método de Aprendizaje Profundo por Reforzamiento

En el mundo moderno de hoy, los empleos en IA están en alta demanda y RL ha ganado atención significativa. Las mejores compañías están buscando constantemente profesionales con experiencia en RL para llenar varias posiciones. La búsqueda de los mejores candidatos a menudo involucra explorar trabajos contractuales y trabajos remotos.

Aquí hay algunos términos importantes utilizados en IA por reforzamiento:

Agente: Esta es una entidad supuesta que realiza acciones en el entorno para obtener alguna recompensa.

• Entorno(e): El escenario al que el agente tiene que enfrentarse.
• Recompensa (R): Un retorno inmediato dado a un agente cuando completa una acción o tarea específica.
• Estados: Estado se refiere a la situación actual devuelta por el entorno.
• Política (π): Esta es la estrategia que usa el agente para decidir la próxima acción según el estado actual.
• Ganancia (B): Se esperan ganancias a largo plazo con un descuento para recompensas a corto plazo.
• Función de Valor: Define el valor del estado, que representa la cantidad total de recompensa. Este es el agente que se espera que comience desde esta condición.
• Modelo de Entorno: Este simula el comportamiento del entorno. Esto te ayudará a sacar conclusiones y también a determinar cómo se comportará el entorno.
• Métodos basados en modelos: Es un método para resolver problemas de aprendizaje por refuerzo que utiliza métodos basados en modelos.
• Valor Q o valor de acción (Q): El valor Q es muy similar al valor. La única diferencia entre los dos es que toma un parámetro adicional como la acción actual.

Este método de entrenamiento de redes neuronales te ayudará a aprender cómo alcanzar tus objetivos o maximizar una cierta medida en muchos pasos.

Tipos de Aprendizaje por Reforzamiento

Dos tipos de métodos de aprendizaje por refuerzo:

Positivo

Está definido como un evento que ocurre debido a un comportamiento específico. El trabajo de AI por refuerzo aumenta la fuerza y frecuencia del comportamiento e influye positivamente en las acciones tomadas por el agente.

Este tipo de refuerzo te ayuda a maximizar el rendimiento y mantener los cambios durante un período más largo. Sin embargo, demasiado refuerzo puede llevar a la sobre-optimización del estado, lo que puede afectar el rendimiento.

Negativo

El refuerzo negativo se define como el refuerzo del comportamiento que resulta de un estado negativo que debe detenerse o evitarse. Esto te ayudará a determinar el rendimiento mínimo. Sin embargo, la desventaja de este método es que sólo es suficiente para lograr un comportamiento mínimo.

Aplicación de aprendizaje por refuerzo

Para encontrar los mejores trabajos RL en el mundo, hay varias plataformas y sitios web disponibles, diseñados específicamente para conectar a los buscadores de empleo con posibles empleadores. Aquí están las aplicaciones de aprendizaje por refuerzo:

• Robótica para automatización industrial.
• Planificación de Estrategia Empresarial.
• Aprendizaje automático y ciencia de datos.
• Los trabajos en aprendizaje de refuerzo te ayudan a crear sistemas de aprendizaje que proporcionan instrucciones y materiales personalizados según las necesidades de los estudiantes.
• Control de aviones y control de movimiento de robots.

El aprendizaje por refuerzo es una técnica de aprendizaje automático que te ayuda a aprender qué acción traerá la mayor recompensa a lo largo de un largo período!