Q-learning (калькированный термин — Q-обучение) — это один из алгоритмов реализации метода машинного обучения с подкреплением (reinforcement learning, RL).
Рассмотренный далее пример «Q-learning in action» может оказаться полезным для новичков в этой области.
Человечек (агент, agent) 
живет в плоском мире размером 11 на 11 клеток (environment):
Агент может пошагово совершать действия, а каждое действие (action) заключается в попытке перемещения на соседнюю клетку по любому из 8 направлений:
(«попытке», так как выход за границы мира запрещен — можно считать, что граница «выталкивает» агента в прежнюю позицию):
В мире агента имеются стены 
, которые не пускают агента на занятые ими клетки, и ловушки 
, «телепортирующие» агента в начальную позицию.
Состояние (state) агента на каждом шаге (step) описывается его позицией — порядковым номером клетки:
Стартовая позиция агента в начале эпизода (episode) — верхний левый угол, цель агента — достичь конечной позиции — правого нижнего угла 
по кратчайшему пути.
Вся прелесть алгоритма Q-learning в том, что он работает тогда, когда агент даже и не знает КАК добиться желаемого результата («model-free»).
Мое баловство с Q-learning или ML + Python + Pygame
Добавить комментарий
