Lihat sumber Deep Q-Learning

Deep Q-Learning merupakan pengembangan dari Q-Learning yang menggabungkan algoritma Q-Learning dengan [[jaringan saraf tiruan]] (neural network). Pendekatan ini dikembangkan untuk mengatasi keterbatasan Q-Learning konvensional dalam menangani lingkungan dengan jumlah keadaan yang sangat besar.

== Konsep Deep Q-Learning ==
Dalam Deep Q-Learning, tabel Q digantikan oleh jaringan saraf yang berfungsi sebagai [[aproksimator fungsi]] untuk memperkirakan nilai Q. Hal ini memungkinkan agen untuk belajar dari data dalam jumlah besar dan pada lingkungan dengan kompleksitas tinggi.

== Keberhasilan Deep Q-Learning ==
Pendekatan ini menjadi terkenal setelah digunakan oleh [[DeepMind]] untuk melatih agen bermain permainan Atari. Agen yang dilatih dengan Deep Q-Network (DQN) dapat mengungguli manusia dalam beberapa permainan tanpa pengetahuan awal tentang aturan permainan.

== Tantangan dan Pengembangan ==
Meskipun Deep Q-Learning sangat kuat, algoritma ini juga menghadapi tantangan seperti [[overfitting]], ketidakstabilan pelatihan, dan kebutuhan sumber daya komputasi yang tinggi. Berbagai teknik seperti pengalaman replay dan target network dikembangkan untuk mengatasi masalah ini.