Definición: ¿Qué significa el proceso de decisión de Markov parcialmente observable (POMDP)?
Un proceso de decisión de Markov parcialmente observable (POMPD) es un proceso de decisión de Markov en el que el agente no puede observar directamente los estados subyacentes en el modelo. El proceso de decisión de Markov (MDP) es un marco matemático para modelar decisiones que muestra un sistema con una serie de estados y proporciona acciones al tomador de decisiones basadas en esos estados.
El POMPD se basa en ese concepto para mostrar cómo un sistema puede hacer frente a los desafíos de la observación limitada.
Techinfo explica el proceso de decisión de Markov parcialmente observable (POMDP)
En el proceso de decisión de Markov parcialmente observable, debido a que los estados subyacentes no son transparentes para el agente, un concepto llamado “estado de creencia” es útil. El estado de creencias proporciona una forma de lidiar con la ambigüedad inherente al modelo.
El POMPD es útil en el aprendizaje por refuerzo en el que un sistema puede repasar el modelo MPD o POMPD utilizando lo que se conoce para construir una imagen más clara de los resultados de probabilidad.