Pricing Dinámico con Aprendizaje por Reforzamiento desde Cero Q-Learning

Pricing Dinámico con Aprendizaje por Reforzamiento Q-Learning

Una introducción a Q-Learning con un ejemplo práctico en Python

Explorando precios para encontrar los valores óptimos de acción-estado y maximizar las ganancias. Imagen por el autor.

Tabla de contenidos

  1. Introducción
  2. Una introducción al Aprendizaje por Reforzamiento2.1 Conceptos clave2.2 Función Q2.3 Valor Q2.4 Q-Learning2.5 La ecuación de Bellman2.6 Exploración vs. explotación2.7 Tabla Q
  3. El problema de la fijación dinámica de precios3.1 Declaración del problema3.2 Implementación
  4. Conclusiones
  5. Referencias

1. Introducción

En esta publicación, presentamos los conceptos fundamentales del Aprendizaje por Reforzamiento y nos adentramos en el Q-Learning, un enfoque que permite a los agentes inteligentes aprender políticas óptimas tomando decisiones informadas basadas en recompensas y experiencias.

También compartimos un ejemplo práctico en Python construido desde cero. En particular, entrenamos a un agente para dominar el arte de la fijación de precios, un aspecto crucial de los negocios, para que pueda aprender a maximizar las ganancias.

Sin más preámbulos, comencemos nuestro viaje.

2. Una introducción al Aprendizaje por Reforzamiento

2.1 Conceptos clave

El Aprendizaje por Reforzamiento (RL) es un área del Aprendizaje Automático donde un agente aprende a realizar una tarea mediante prueba y error.

En resumen, el agente prueba acciones que están asociadas a una retroalimentación positiva o negativa a través de un mecanismo de recompensa. El agente ajusta su comportamiento para maximizar una recompensa, aprendiendo así la mejor acción a tomar para lograr el objetivo final.

Presentemos los conceptos clave del RL a través de un ejemplo práctico. Imagina un juego de arcade simplificado, donde un gato debe navegar un laberinto para recolectar tesoros: un vaso de leche y una bola de estambre, evitando al mismo tiempo los sitios de construcción:

Imagen por el autor.
  1. El agente es quien elige las acciones a tomar. En el ejemplo, el agente es el jugador que controla el joystick y decide el siguiente movimiento del gato.
  2. El entorno es el…

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