Was ist Reinforcement Learning (RL)?
Eine Art des maschinellen Lernens, bei der ein Agent lernt, optimale Aktionen durch Interaktion mit der Umgebung und Feedback zu treffen.
Definition
Reinforcement Learning (RL) oder Verstärkendes Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, bei der ein Agent lernt, optimale Entscheidungen zu treffen, indem er mit seiner Umgebung interagiert und Feedback in Form von Belohnungen oder Bestrafungen erhält.
Zweck
RL zielt darauf ab, Systeme zu trainieren, die in komplexen, dynamischen Umgebungen optimale Strategien entwickeln können, ohne explizite Anweisungen, sondern durch Versuch und Irrtum mit verzögertem Feedback.
Funktion
RL funktioniert durch einen Agent, der Aktionen in einer Umgebung ausführt, Belohnungen oder Bestrafungen erhält und seine Strategie (Policy) iterativ anpasst, um die erwartete kumulative Belohnung zu maximieren.
Beispiel
AlphaGo von DeepMind nutzte RL, um Go zu meistern, indem es Millionen von Spielen gegen sich selbst spielte, aus Siegen und Niederlagen lernte und schließlich Weltmeister besiegte.
Verwandt
RL ist eng mit Deep Q-Learning, Policy Gradients, Self-Play, Game Theory und verschiedenen Optimierungsalgorithmen verbunden.
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