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Q-learning è uno dei più conosciuti algoritmi di apprendimento per rinforzo. Fa parte della famiglia di algoritmi adottati nelle tecniche delle differenze temporali, relative ai casi di modelli a informazione incompleta. Uno dei suoi maggiori punti di rilievo consiste nell'abilità di comparare l'utilità aspettata delle azioni disponibili senza richiedere un modello dell'ambiente.