Was ist Reinforcement Learning?

Reinforcement Learning (engl. für verstärkendes Lernen) ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem ein System durch Interaktion mit seiner Umgebung lernt, optimale Entscheidungen zu treffen. Im Zentrum steht die Idee der Belohnung, wobei das System belohnt oder bestraft wird, basierend auf den Aktionen, die es in einer bestimmten Situation durchführt.

Ablauf: 

1. Erkundung: Der Agent erkundet die Umgebung, um mehr über die Auswirkungen seiner Aktionen zu erfahren. 

2. Exploitation: Der Agent nutzt das bisherige Wissen, um Aktionen auszuwählen, die wahrscheinlich zu positiven Belohnungen führen. 

3. Belohnungssammlung: Der Agent sammelt Belohnungen basierend auf seinen Aktionen und passt seine Politik an, um die Gesamtbelohnung zu maximieren. 

4. Lernprozess: Durch wiederholte Interaktion mit der Umgebung verbessert der Agent seine Politik und wird in der Lage, optimale Entscheidungen zu treffen. 
    

Reinforcement Learning hat sich als effektive Methode in komplexen und dynamischen Umgebungen erwiesen und wird in verschiedenen Bereichen für die Entwicklung intelligenter, selbstlernender Systeme eingesetzt.