Webinar de Microsoft Copilot
¿Aún no te has apuntado? Únete el próximo jueves 18 de julio a las 9h30 CEST

Q-Learning

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.

 

Sign up for the Newsletter
Suscríbete a la Newsletter
¡Gracias por suscribirte a nuestra newsletter!