Q-Learning jeung Deep Q-Learning duanana mangrupakeun algoritma learning reinforcement bébas modél nu nyokot dina kaayaan, aksi, jeung ganjaran pikeun ngitung nilai Q nu dipaké pikeun nangtukeun tindakan saterusna nu kudu dilaksanakeun pikeun ngamankeun panghasilan total kawijakan aksi-pilihan. Aranjeunna model bébas sabab boh algoritma ngandung model nu ngaduga kaayaan hareup dibikeun prosés kaputusan Markov. Q-Learning migunakeun Q-Table pikeun nyimpen nilai Q pikeun unggal pasangan kaayaan-aksi nu dibikeun, nu jadi mahal dina mémori lamun kaayaan atawa spasi aksi jadi badag sabab kudu nyimpen sagala kombinasi mungkin duanana jeung ngamuta eta ogé di ahir episode latihan. Deep Q-Learning usaha pikeun ngajawab wates ieu ku ngagunakeun Deep Neural Networks pikeun diajar nilai Q gantina. Ieu nyadiakeun kauntungan tina keur diajar leuwih badag, éféktif pikeun ngagunakeun kaayaan Q nu geus
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence