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Definizione - Cosa significa Q-learning?
Q-learning è un termine per una struttura di algoritmo che rappresenta l'apprendimento per rinforzo senza modello. Valutando la politica e utilizzando la modellazione stocastica, Q-learning trova la strada migliore da seguire in un processo decisionale di Markov.
Techopedia spiega Q-learning
La composizione tecnica dell'algoritmo Q-learning coinvolge un agente, un insieme di stati e un insieme di azioni per stato.
La funzione Q utilizza pesi per vari passaggi in combinazione con un fattore di sconto per valutare i premi.
Sebbene possa sembrare un'idea semplice, il Q-learning è di fondamentale importanza in molti tipi di apprendimento di rinforzo e modelli di apprendimento profondo. Uno dei migliori esempi è quello in cui il Q-learning approfondito viene utilizzato per aiutare i programmi di apprendimento automatico ad apprendere strategie di gioco in vari tipi di videogiochi, ad esempio nei giochi Atari degli anni '80. Qui una rete neurale convoluzionale prende campioni di gioco per elaborare un modello stocastico che aiuterà il computer a sapere come giocare meglio nel tempo.
Il Q-learning ha un potenziale abbondante per aiutare a far avanzare l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico.
