Sisällysluettelo:
Määritelmä - Mitä Q-oppiminen tarkoittaa?
Q-oppiminen on termi algoritmirakenteelle, joka edustaa mallivapaa vahvistusoppimista. Arvioimalla politiikkaa ja käyttämällä stokastista mallintamista, Q-oppiminen löytää parhaan tietä eteenpäin Markovin päätöksentekoprosessissa.
Techopedia selittää Q-oppimisen
Q-oppimisalgoritmin tekninen rakenne käsittää edustajan, joukon tiloja ja joukon toimintoja tilaa kohti.
Q-toiminto käyttää painoja eri vaiheissa yhdessä diskonttokertoimen kanssa palkkioiden arvottamiseksi.
Vaikka Q-oppiminen voi tuntua yksinkertaiselta idealta, se on ensiarvoisen tärkeä monenlaisissa vahvistusoppimis- ja syväoppimismalleissa. Yksi parhaimmista esimerkeistä on se, että syvällä Q-oppimisella autetaan koneoppimisohjelmia oppimaan pelistrategioita erityyppisissä videopeleissä, esimerkiksi 1980-luvun Atari-peleissä. Tässä konvoluutiohermoverkko ottaa näytteitä pelin pelaamisesta stokastisen mallin luomiseksi, joka auttaa tietokonetta tietämään kuinka pelata peliä paremmin ajan myötä.
Q-oppimisella on runsaasti potentiaalia edistää tekoälyn ja koneoppimisen etenemistä.
