Q-learning to technika w uczeniu ze wzmocnieniem (reinforcement learning), kt贸ra pozwala algorytmom na nauk臋, jak najlepiej wykona膰 zadanie poprzez pr贸by i b艂臋dy. W Q-learningu agent (model AI) uczy si臋 podejmowania optymalnych decyzji w danym 艣rodowisku, kieruj膮c si臋 tzw. funkcj膮 warto艣ci Q, kt贸ra ocenia jako艣膰 ka偶dej akcji w danym stanie. Podstaw膮 Q-learningu jest tabela Q, kt贸ra przechowuje warto艣ci Q dla ka偶dej pary (stan, akcja). Warto艣ci te reprezentuj膮 oczekiwane d艂ugoterminowe korzy艣ci z wykonania danej akcji w danym stanie. W trakcie treningu, agent eksploruje 艣rodowisko, a tabela Q jest stopniowo aktualizowana za pomoc膮 r贸wnania r贸偶nicy czasowej, kt贸re uwzgl臋dnia zar贸wno bezpo艣rednie nagrody, jak i przysz艂e korzy艣ci. Proces nauki w Q-learningu polega na wyborze akcji, kt贸re maksymalizuj膮 warto艣膰 Q, co prowadzi do odkrycia optymalnej strategii dzia艂ania (polityki). Ta metoda jest atrakcyjna, poniewa偶 nie wymaga modelowania ca艂ego 艣rodowiska i jest zdolna do nauki z do艣wiadczenia, co jest kluczowe w skomplikowanych 艣rodowiskach, gdzie trudno jest okre艣li膰 najlepsze dzia艂anie a priori. Q-learning znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, od automatycznej nawigacji, przez gry, a偶 po robotyk臋 i systemy sterowania. Jest to elastyczna metoda, kt贸ra dobrze radzi sobie w r贸偶norodnych sytuacjach, szczeg贸lnie tam, gdzie wymagana jest zdolno艣膰 do podejmowania decyzji w dynamicznie zmieniaj膮cych si臋 warunkach.