Википедия
Q-обучение (Q-learning) — метод, применяемый в искусственном интеллекте при агентном подходе . Относится к экспериментам вида oбучение с подкреплением . На основе получаемого от среды вознаграждения агент формирует функцию полезности Q, что впоследствии дает ему возможность уже не случайно выбирать стратегию поведения, а учитывать опыт предыдущего взаимодействия со средой. Одно из преимуществ Q-обучения — то, что оно в состоянии сравнить ожидаемую полезность доступных действий, не формируя модели окружающей среды. Применяется для ситуаций, которые можно представить в виде марковского процесса принятия решений .