Q-Learning is een van de bekendste technieken in reinforcement learning. Het is populair geworden omdat het een effectieve methode is om een optimale actie-selectiestrategie te leren, wat betekent dat het helpt bij het bepalen welke actie het beste is om te nemen in een bepaalde situatie.
Q-Learning is een waardering gebaseerde leer techniek binnen de familie van reinforcement learning. Het kernconcept van Q-learning is de zogenaamde Q-waarde of kwaliteitswaarde. Deze waarde vertegenwoordigt de 'kwaliteit' van een actie die in een bepaalde toestand wordt uitgevoerd. Met andere woorden, het geeft de verwachte toekomstige beloning voor het nemen van een bepaalde actie in een bepaalde toestand, gezien het huidige beleid.
Q-Learning werd voor het eerst geïntroduceerd in een onderzoekspaper door Christopher Watkins in 1989. Hij stelde een nieuwe manier voor om agenten te leren welke acties ze moeten kiezen om de hoogste cumulatieve beloning te krijgen. Deze methode bleek zeer effectief en werd snel een standaardtechniek in reinforcement learning.
In Q-Learning wordt een tabel bijgehouden, de zogenaamde Q-tabel, die voor elke mogelijke combinatie van toestanden en acties in het systeem een Q-waarde bevat. De agent begint met een lege Q-tabel en vult deze in naarmate hij meer ervaring opdoet met de omgeving.
Bij elke stap kiest de agent een actie, neemt waar wat er gebeurt, en past vervolgens de Q-waarde voor de betreffende toestand en actie aan op basis van de ontvangen beloning en de maximale Q-waarde van de nieuwe toestand. Dit proces wordt herhaald, waardoor de agent leert welke acties de hoogste beloningen opleveren en de Q-waarden convergeert naar hun "ware" waarden.
Q-Learning is belangrijk omdat het een manier biedt voor agenten om te leren hoe ze optimaal kunnen handelen zonder een model van de omgeving te hebben. Dit maakt Q-Learning zeer geschikt voor problemen waarbij de omgeving complex of onvoorspelbaar is.
Naarmate de technologie evolueert, wordt Q-Learning verder verbeterd en aangepast. Een van de grootste ontwikkelingen in de afgelopen jaren is de opkomst van Deep Q-Learning, waarbij een neuraal netwerk wordt gebruikt om de Q-waarden te schatten in plaats van een tabel. Dit maakt het mogelijk om Q-Learning toe te passen op problemen met zeer grote of continue toestands- en actieruimten, zoals videogames en robotica. We kunnen verwachten dat Q-Learning zal blijven evolueren en zich aanpassen aan nieuwe technologieën en uitdagingen in de toekomst.