Publicado en: Nov 28, 2018
Ahora Amazon SageMaker les permite a los desarrolladores y científicos de datos desarrollar modelos de aprendizaje por refuerzo a gran escala de manera fácil y rápida con Amazon SageMaker RL.
En el ámbito del aprendizaje automático, se habla mucho del aprendizaje por refuerzo, dado que se trata de una tecnología muy interesante y con muchísimo potencial. En el aprendizaje por refuerzo, se entrenan modelos sin grandes cantidades de datos de entrenamiento. Además, es de gran utilidad cuando se conoce la función de recompensa para un resultado deseado, pero se desconoce el camino para lograrlo, lo cual requiere mucha iteración. Los tratamientos de salud, la optimización de las cadenas industriales de suministro y la resolución de desafíos en los videojuegos son algunas de las áreas en las que el aprendizaje por refuerzo puede resultar útil. Sin embargo, la curva de aprendizaje en la modalidad por refuerzo es pronunciada, y esta modalidad tiene muchas partes en movimiento, lo que la pone fuera del alcance de todos, salvo de las organizaciones que cuentan con más recursos financieros y conocimientos técnicos. Amazon SageMaker RL, el primer servicio de aprendizaje por refuerzo administrado en la nube, permite a cualquier desarrollador construir, entrenar y realizar implementaciones con aprendizaje por refuerzo mediante algoritmos de aprendizaje por refuerzo administrados, compatibilidad con múltiples marcos (incluidos Intel Coach y Ray RL), numerosos entornos de simulación (incluido MATLAB y Simulink) e integración con AWS RoboMaker, el nuevo servicio de robótica de AWS que proporciona una plataforma de simulación que se integra bien con SageMaker RL.
Amazon SageMaker RL ya está disponible para el público en general en todas las regiones de AWS donde Amazon SageMaker se encuentre disponible. Visite las páginas de productos para obtener más información.