¿Qué significa "Proceso de Decisión de Markov Parcialmente Observable"?
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Un Proceso de Decisión de Markov Parcialmente Observable (POMDP) es una forma de modelar situaciones de toma de decisiones donde un agente tiene que hacer elecciones basadas en información limitada sobre el entorno. En un POMDP, el agente no puede ver todo lo que está pasando a su alrededor, lo que hace que su tarea sea más difícil.
Componentes Clave
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Estados: Representan diferentes situaciones o condiciones en el entorno. El agente tiene un conjunto de estados posibles en los que podría estar.
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Acciones: Son las elecciones que el agente puede hacer para influir en su entorno o cambiar su estado.
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Observaciones: Como el agente no puede ver todo, recibe observaciones que le dan información parcial sobre el estado actual.
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Recompensas: Después de tomar una acción, el agente recibe retroalimentación en forma de recompensas, lo que le ayuda a aprender y tomar mejores decisiones en el futuro.
Cómo Funciona
Cuando se enfrenta a la incertidumbre, el agente utiliza sus experiencias pasadas y las observaciones limitadas que recibe para tomar decisiones informadas. Intenta equilibrar los beneficios de hacer un movimiento contra los riesgos de actuar con información incompleta. Este proceso implica estimar el estado oculto del entorno según lo que observa y luego decidir la mejor acción para lograr sus objetivos.
Aplicaciones
Los POMDP tienen aplicaciones en el mundo real en áreas como la robótica, donde un robot tiene que tomar decisiones basadas en datos de sensores que pueden no capturar completamente su entorno. También ayudan en varios campos como finanzas, salud y cualquier situación donde se deben tomar decisiones con información incompleta.