Q-learning - это алгоритм обучения с подкреплением, который используется для обучения агентов принимать решения в сложных средах. Q-learning основан на идее, что агент может учиться из опыта, получая вознаграждения за хорошие решения и наказания за плохие. Q-learning работает путем создания таблицы значений, называемой Q-таблицей. Каждая ячейка в Q-таблице представляет собой комбинацию состояния и действия. Значение ячейки представляет собой ожидаемое вознаграждение, которое агент получит, если выберет это действие в этом состоянии...