El post analiza la escalabilidad del aprendizaje por refuerzo (RL) y concluye que, actualmente, Q-learning no es escalable para problemas de largo alcance.
Se menciona que los algoritmos actuales de Q-learning no están preparados para resolver problemas complejos que requieren más de 100 pasos de decisión semántica.
El aprendizaje por refuerzo fuera de política (off-policy) tiene potencial para mejorar la eficiencia al reutilizar datos, pero enfrenta desafíos de escalabilidad en problemas con horizontes largos debido a la acumulación de sesgos en las predicciones.
El estudio empírico realizado muestra que los métodos estándar de RL fuera de política no escalan bien en tareas complejas, incluso con datos prácticamente infinitos y procesamiento computacional considerable.
La reducción del horizonte mediante técnicas como devoluciones n-step y métodos jerárquicos fue el único enfoque efectivo para mejorar la escalabilidad en el estudio realizado.
Se hace un llamado a la investigación para desarrollar algoritmos de RL fuera de política que sean escalables y capaces de manejar problemas complejos y de largo alcance.
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