# Aprendizaje por Refuerzo: Algoritmos de Q-Learning

Category : Reinforcement Learning Algorithms | Sub Category : Q-Learning Posted on 2023-07-07 21:24:53

# Aprendizaje por Refuerzo: Algoritmos de Q-Learning

En el campo del aprendizaje por refuerzo, el algoritmo Q-Learning es uno de los más populares y ampliamente utilizados. Este algoritmo permite a un agente aprender a tomar decisiones óptimas en un entorno desconocido basado en la maximización de la recompensa a largo plazo.

En el corazón del Q-Learning se encuentra la función Q, que representa la calidad de una acción en un estado específico. Al actualizar iterativamente los valores de Q a medida que el agente interactúa con el entorno, el algoritmo aprende qué acciones tomar en cada estado para maximizar la recompensa acumulada.

El proceso de actualización de la función Q se realiza mediante la fórmula de actualización de Q, que tiene en cuenta la recompensa inmediata, la recompensa futura esperada y un factor de descuento que determina la importancia de las recompensas futuras en relación con las inmediatas.

Una de las ventajas del algoritmo Q-Learning es su capacidad para aprender de manera autónoma sin requerir un modelo detallado del entorno. Esto lo hace especialmente útil en situaciones donde el agente necesita explorar y descubrir la mejor estrategia de forma proactiva.

En resumen, el Q-Learning es un algoritmo poderoso y versátil que ha demostrado ser efectivo en una amplia gama de aplicaciones, desde juegos hasta robótica y control automático. Su capacidad para aprender de la experiencia y mejorar continuamente lo convierte en una herramienta valiosa para problemas de toma de decisiones bajo incertidumbre en entornos dinámicos.