Was ist q learning?

Q-Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens, die zur Erstellung eines agentenbasierten Modells verwendet wird, um optimale Entscheidungen in einer bestimmten Umgebung zu treffen. Es basiert auf der Idee der Markow-Entscheidungsprozesse, bei denen ein Agent aufgrund von Belohnungen und Strafen lernt, welche Aktionen in einer bestimmten Situation am besten sind.

Der Agent lernt, indem er die optimalen Q-Werte für jede Aktion in jedem Zustand der Umgebung berechnet. Diese Q-Werte werden in einer Q-Tabelle gespeichert und regelmäßig aktualisiert, um die besten Aktionen zu optimieren.

Durch die Verwendung von Q-Learning kann der Agent autonom lernen und seine Entscheidungen basierend auf den Erfahrungen verbessern. Es wird häufig in der Robotik, Spieltheorie und anderen Bereichen des künstlichen Intelligenz verwendet.