Es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo usado en inteligencia artificial. Sirve para aprender una política óptima para la toma de decisiones secuenciales en entornos con recompensas y penalizaciones. Q-Learning utiliza una función de valor llamada Q-function para estimar el valor esperado de una acción en un estado dado. El algoritmo ajusta iterativamente los valores de la Q-function mientras explora el entorno y aprende a maximizar las recompensas a largo plazo.
Ventajas y Desventajas
- Ventajas:
- Puede manejar problemas con grandes espacios de estados y acciones.
- No requiere un modelo del entorno (modelo-free).
- Desventajas:
- Puede ser ineficiente en términos de tiempo de convergencia.
- La exploración de grandes espacios de estados puede ser un desafío sin técnicas adicionales.
En resumen, Q-Learning es una poderosa técnica de aprendizaje por refuerzo que permite a los agentes aprender comportamientos óptimos a través de la interacción con el entorno, actualizando continuamente su conocimiento sobre las mejores acciones a tomar en diferentes situaciones.
