Q-Learning va Deep Q-Learning ikkalasi ham modelsiz ta'mirlash o'rganish algoritmlari bo'lib, ular harakatni tanlash siyosatining umumiy daromadini maksimal darajada oshirish uchun qo'llanilishi kerak bo'lgan keyingi harakatni aniqlash uchun Q qiymatini hisoblash uchun ishlatiladi. Ular modelsiz, chunki hech bir algoritmda Markov qaror qabul qilish jarayonida kelajakdagi holatlarni taxmin qiladigan model mavjud emas. Q-Learning har qanday ma'lum bir holat-harakat juftligi uchun Q qiymatlarini saqlash uchun Q-jadvaldan foydalanadi, bu holat yoki harakat maydoni katta bo'lganida xotiraga qimmatga tushadi, chunki u ikkalasi uchun barcha mumkin bo'lgan kombinatsiyalarni saqlash va ularni har qanday o'quv epizodining oxirida yangilash kerak.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence