Q-Learning

1. ¿Qué es el Q-Learning?

Q-learning o «Q Learning» es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que enseña a un agente a tomar decisiones secuenciales en un entorno desconocido. El agente aprende asociaciones entre estados y acciones en la llamada tabla-Q, el algoritmo itera sobre esta tabla, asociando las acciones positivas como recompensas y las negativas como penalizaciones, por lo que el agente optimiza sus elecciones para maximizar las recompensas a lo largo del tiempo.

2. ¿Para qué sirve el Q-Learning?

Q Learning es esencial para resolver problemas en los que un agente interactúa con un entorno dinámico y debe aprender a tomar decisiones óptimas a lo largo del tiempo. Su aplicación abarca desde robótica hasta inteligencia artificial. En robótica, Q Learning permite que un robot aprenda a navegar y realizar tareas complejas ajustando sus acciones según la valoración positiva o negativa de las experiencias de navegación pasadas.

Un ejemplo de aplicación común son los juegos, como el ajedrez o los videojuegos, donde el agente aprende a tomar decisiones estratégicas para maximizar las recompensas. Además, otro ejemplo usado aunque no tan conocido es su uso en la optimización de sistemas de gestión de tráfico, tales como la optimización de rutas comerciales y control de procesos en las maquinarias industriales. Por lo tanto, el Q-learning se destaca por su capacidad para capacitar a agentes en la toma de decisiones adaptativas en entornos dinámicos, lo que lo convierte en una herramienta valiosa en diversas aplicaciones tecnológicas.

3. Ejemplos de Q-Learning en proyectos.

• Optimización de acciones de un robot.
• Mejora en sistemas automatizados.
• Potencial mejora de modelos LLM.
• Optimización de procesos industriales.
• Mejora de IA en videojuegos.
• Automatización de tareas.
• Mejora de navegación en vehículos autónomos.