Q-learning ainda não é escalável

Q-learning ainda não é totalmente escalável para problemas de longo prazo devido à acumulação de vieses nas previsões de Q-learning.

A maior parte dos sucessos em RL no mundo real depende de algoritmos de RL on-policy, que lidam melhor com horizontes longos.

Redução de horizonte é uma técnica que melhora a escalabilidade do Q-learning, mas não resolve completamente os problemas de escalabilidade.

Pesquisas futuras são necessárias para desenvolver algoritmos de RL off-policy escaláveis ​​que possam lidar com problemas complexos e de longo horizonte.

Algoritmos baseados em aprendizado de modelo e métodos alternativos como RL quasimétrico podem oferecer soluções promissoras para os desafios atuais do Q-learning.