Q-Learning
El Q-Learning es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo sin modelo (model-free). Su objetivo es que un agente aprenda una política óptima maximizando la recompensa acumulada, sin conocer previamente las dinámicas del entorno. Para ello, aprende una función de valor Q, que asigna a cada par estado-acción una estimación de la recompensa futura esperada.
Contexto
Creado por Christopher Watkins en 1989, Q-Learning se consolidó como un pilar del aprendizaje por refuerzo. Con el tiempo, se han desarrollado variantes más potentes como las Deep Q-Networks (DQN), que usan redes neuronales para manejar espacios de estado mucho más grandes.
Ejemplos de uso
- Juegos: algoritmos de RL que alcanzan o superan a jugadores humanos.
- Robótica: robots móviles que aprenden a explorar y desplazarse en entornos desconocidos.
- Finanzas: optimización de decisiones de inversión a lo largo del tiempo.
- Gestión de recursos: control de semáforos inteligentes o distribución de energía.
Ventajas y limitaciones
- ✅ No necesita un modelo previo del entorno.
- ✅ Teóricamente converge hacia la política óptima.
- ❌ Escala mal en entornos con demasiados estados y acciones.
- ❌ El entrenamiento puede ser lento y poco eficiente sin técnicas adicionales.
El Q-Learning se basa en actualizar de forma iterativa una función de valores Q, que mide la utilidad de realizar una acción en un estado determinado. Cada vez que el agente interactúa con el entorno, ajusta sus estimaciones teniendo en cuenta la recompensa recibida y el valor máximo esperado del siguiente estado. Con suficientes interacciones y exploración adecuada, converge hacia una política óptima.
Su fortaleza radica en ser un algoritmo independiente del modelo: no requiere conocer cómo evoluciona el entorno. Sin embargo, cuando los espacios de estados y acciones son enormes, la tabla de Q se vuelve inmanejable. Esto impulsó la creación de técnicas modernas como los Deep Q-Networks (DQN), que utilizan redes neuronales para aproximar las funciones de valor.
Un aspecto crítico es el equilibrio entre exploración y explotación. El agente debe probar acciones nuevas para no estancarse, pero también aprovechar lo aprendido para maximizar recompensas. Estrategias como ε-greedy o la exploración basada en distribuciones de probabilidad ayudan a mantener este balance en la práctica.
📚 Referencias
- Watkins, C. J. C. H. (1989). Learning from Delayed Rewards.
- Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction.
