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Q-learning
Definición:
El Q-learning es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que se utiliza en inteligencia artificial para tomar decisiones óptimas en situaciones de toma de decisiones secuenciales y bajo incertidumbre. Este algoritmo utiliza una función de valor Q para determinar la mejor acción a realizar en un estado dado, maximizando una recompensa acumulada a lo largo del tiempo.
Q-Learning: Una introducción al aprendizaje por refuerzo
El Q-learning es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo utilizado en inteligencia artificial para encontrar la política óptima de comportamiento de un agente en un entorno determinado. Este algoritmo se basa en la idea de aprender una función de valor Q, que estima la recompensa acumulada que se puede obtener al realizar una determinada acción en un estado concreto.
¿Cómo funciona el Q-learning?
En el Q-learning, el agente toma decisiones explorando el entorno y actualizando sus estimaciones de Q a través de la interacción directa con él. El proceso de actualización se realiza de acuerdo con la ecuación de Bellman, que establece una relación entre el valor de Q de un estado actual y el valor de Q de los estados futuros posibles.
Aplicaciones del Q-learning
El Q-learning se ha utilizado con éxito en una amplia variedad de aplicaciones, como juegos, robótica, control de procesos y optimización de rutas, entre otros. Su capacidad para aprender de manera autónoma y adaptarse a entornos dinámicos lo convierte en una herramienta poderosa en el campo de la inteligencia artificial.
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