Q-Learning

Q-Learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement conçu pour apprendre une fonction de valeur d'action Q, qui évalue les rendements attendus d'une action spécifique dans un état donné. Son objectif principal est de permettre à l'agent de prendre des décisions autonomes dans diverses situations, en choisissant des actions qui peuvent maximiser les récompenses cumulées, ce qui favorise un apprentissage et une adaptation efficaces dans des environnements dynamiques. Q-Learning n'a pas besoin d'un modèle de l'environnement, ce qui le rend très généralisable et précieux pour diverses applications, notamment dans les domaines des jeux et de la navigation robotique.