Descripción: Q-Learning es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo sin modelo que se utiliza para aprender el valor de una acción en un estado particular dentro de un entorno. Este enfoque permite a un agente aprender a tomar decisiones óptimas mediante la interacción con el entorno, sin necesidad de un modelo previo de este. A través de la exploración y la explotación, el agente actualiza una tabla de valores conocida como ‘Q-table’, donde cada entrada representa la calidad de una acción en un estado específico. El objetivo es maximizar la recompensa acumulada a lo largo del tiempo, lo que se logra ajustando las estimaciones de valor basadas en la retroalimentación recibida tras cada acción. Q-Learning es especialmente relevante en situaciones donde el entorno es dinámico y no se puede predecir con certeza, lo que lo convierte en una herramienta poderosa en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Su simplicidad y efectividad lo han hecho popular en diversas aplicaciones, desde juegos hasta robótica y áreas donde se requiere que un agente aprenda de su experiencia y mejore su rendimiento con el tiempo.
Historia: Q-Learning fue introducido por Christopher Watkins en 1989 como parte de su tesis doctoral. Desde entonces, ha evolucionado y se ha convertido en uno de los algoritmos más fundamentales en el campo del aprendizaje por refuerzo. A lo largo de los años, se han desarrollado diversas variantes y mejoras del algoritmo original, incluyendo técnicas que permiten una convergencia más rápida y una mejor exploración del espacio de estados.
Usos: Q-Learning se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo juegos, robótica, sistemas de recomendación y optimización de procesos. Su capacidad para aprender de la experiencia lo hace ideal para entornos donde las decisiones deben adaptarse a condiciones cambiantes.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de Q-Learning es su aplicación en el juego de Atari, donde un agente puede aprender a jugar videojuegos a nivel humano al interactuar con el entorno del juego. Otro ejemplo es en la robótica, donde un robot puede aprender a navegar en un entorno desconocido optimizando su ruta a través de la retroalimentación de recompensas.
