Lihat sumber Penerapan Q-Learning dalam Permainan

Q-Learning telah banyak digunakan dalam pengembangan [[kecerdasan buatan]] untuk agen permainan. Algoritma ini memungkinkan agen belajar strategi optimal secara mandiri melalui interaksi langsung dengan lingkungan permainan, tanpa perlu pemrograman perilaku secara eksplisit.

== Agen dalam Lingkungan Permainan ==
Dalam permainan seperti [[tic-tac-toe]], [[Atari]], dan [[papan catur]], agen Q-Learning dapat mempelajari pola aksi yang efektif untuk menang. Agen memperbarui nilai Q berdasarkan hasil setiap langkah, sehingga semakin lama semakin mahir dalam memilih aksi terbaik.

== Studi Kasus: DeepMind dan Atari ==
Salah satu contoh terkenal adalah penggunaan Q-Learning oleh DeepMind untuk melatih agen bermain berbagai permainan Atari. Dengan menggabungkan Q-Learning dan [[Deep Learning]], agen mampu mengalahkan pemain manusia dalam beberapa permainan klasik.

== Tantangan dalam Permainan Kompleks ==
Meski Q-Learning efektif di lingkungan sederhana, permainan dengan ruang keadaan dan aksi yang sangat besar memerlukan modifikasi seperti penggunaan [[aproksimasi fungsi]] dan [[Deep Q-Network]] (DQN) agar pembelajaran tetap efisien.