التعلم بالقيمة Q وبالإنجليزية (Q-Learning) هو برنامج حاسوبيفي مجال التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، يُستخدم لتعليم “الوكيل” أو الروبوت كيفية اتخاذ القرارات الصحيحة في بيئة معينة من أجل تحقيق هدف محدد.
كيف يعمل برنامج التعلم بالقيمة Q ؟
يمكن تلخيص عمله في ثلاث خطوات رئيسية:
- الاستكشاف (Exploration) : يبدأ الوكيل عمله (مثل روبوت في متاهة) دون أي معرفة سابقة. يقوم بتجربة أفعال مختلفة بشكل عشوائي (مثل التحرك يمينًا أو يسارًا).
- الحصول على مكافآت (Rewards) : بعد كل فعل، يحصل الوكيل على مكافأة أو عقاب. على سبيل المثال، إذا وصل إلى الهدف يحصل على مكافأة إيجابية كبيرة، وإذا اصطدم بحائط يحصل على مكافأة سلبية (عقاب).
- بناء جدول القيم (Q-Table): يقوم الوكيل بتخزين هذه الخبرات في جدول يُسمى “جدول Q”. هذا الجدول يحتوي على قيمة Q لكل زوج من “حالة” (كل المواقف أو الأوضاع التي يمكن أن تواجه الوكيل) و”فعل” (التصرف المحتمل أن يقوم به الوكيل في كل حالة). قيمة Q هي ببساطة درجة الجودة أو الأفضلية لأداء فعل معين في حالة معينة. كلما كانت القيمة أعلى، كان الفعل أفضل.
الفكرة الرئيسية
الفكرة هي أن الوكيل لا يتعلم من خلال أوامر صريحة، بل من خلال التجربة والخطأ، وبمرور الوقت، ومع تكرار التجربة، يصبح جدول Q أكثر دقة، ويستطيع الوكيل اختيار الأفعال التي لديها أعلى قيم Q، مما يضمن له اتخاذ أفضل القرارات للوصول إلى الهدف بأسرع طريقة أو بأقل عدد من الأخطاء.
باختصار، التعلم بالقيمة Q هو عملية بناء “خريطة قيم” (Value Map) داخل ذهن الوكيل، حيث تُخبره هذه الخريطة بمدى جودة كل خطوة ممكنة في كل موقف.
You must be logged in to post a comment.