Wat is Q-learning?
Q-learning is een klassieke techniek uit reinforcement learning, het leren door proberen. Een agent (een programma) verkent een omgeving, probeert acties uit en krijgt beloningen of straffen terug. Door die ervaring op te slaan in zogeheten Q-waarden leert de agent stap voor stap welke actie in welke situatie de hoogste verwachte beloning oplevert, zonder dat iemand de regels voorzegt.
Hoe werkt het?
De agent houdt voor elke combinatie van situatie en actie een Q-waarde bij: een schatting van de totale beloning die deze actie uiteindelijk oplevert. Aan het begin zijn die waarden willekeurig. Na elke actie wordt de schatting bijgesteld op basis van de ontvangen beloning plus de beste verwachte beloning in de nieuwe situatie. Na genoeg pogingen convergeren de waarden en kiest de agent steeds de actie met de hoogste Q-waarde. Bij grote of complexe omgevingen wordt de Q-tabel vervangen door een neuraal netwerk; die combinatie heet deep Q-learning, bekend geworden doordat DeepMind er computers klassieke Atari-spellen mee leerde spelen.
Wat heb je eraan als bedrijf?
Voor de meeste bedrijven is Q-learning achtergrondkennis. De toepassingen zitten in robotica, logistieke optimalisatie, dynamische prijsbepaling en energiebeheer, doorgaans gebouwd door specialisten. Het onderliggende principe, leren van beloning en straf, kom je wel breder tegen: het wordt ook gebruikt om chatbots en taalmodellen behulpzamer te maken op basis van menselijke feedback.
Gerelateerde begrippen
Q-learning is een vorm van reinforcement learning en staat naast leervormen als supervised learning en unsupervised learning. De deep-variant leunt op een artificial neural network.
Je hele organisatie AI-geletterd?
Bij elke incompany training krijgt iedereen in je organisatie toegang tot de e-learning AI Geletterdheid. In 90 tot 120 minuten leert elke medewerker wat AI is, wat je ermee kunt en hoe je er veilig mee werkt. Per rol en sector, met certificaat, zoals de EU AI Act vraagt.
Bekijk de trainingen →