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Was ist Reinforcement Learning?

Reinforcement Learning (RL) ist ein maschinelles Lernverfahren, bei dem ein Agent durch Interaktion mit einer Umgebung lernt, wie er eine bestimmte Aufgabe optimieren kann. Der Agent wird dabei nicht explizit mit Beispielpaaren aus Eingabe und gewünschter Ausgabe trainiert, sondern er erhält Feedback in Form von Belohnungen oder Bestrafungen für seine Aktionen.

Das Ziel des Reinforcement Learning besteht darin, einen Agenten zu entwickeln, der durch Erfahrung und Rückmeldungen aus der Umgebung lernt, welche Handlungen in einer bestimmten Situation am besten sind, um eine langfristige Belohnung zu maximieren. Der Agent trifft Aktionen auf der Grundlage seines aktuellen Zustands und empfängt daraufhin Feedback von der Umgebung in Form einer Belohnung oder Bestrafung. Mithilfe dieser Rückmeldungen passt der Agent seine Strategie an und versucht im Laufe der Zeit, die besten Aktionen zu identifizieren, um die größtmögliche Belohnung zu erhalten.

Reinforcement Learning basiert auf dem Konzept eines sogenannten Markov-Entscheidungsprozesses (Markov Decision Process, MDP). Ein MDP besteht aus einem Satz von Zuständen, Aktionen, Übergangswahrscheinlichkeiten und Belohnungen. Der Agent versucht, eine optimale Politik zu lernen, die beschreibt, welche Aktionen in welchen Zuständen ausgeführt werden sollen, um die höchste langfristige Belohnung zu erhalten.

Es gibt verschiedene Algorithmen und Ansätze im Reinforcement Learning, darunter Q-Learning, Policy Gradient und Deep Q-Networks (DQN). Diese Methoden verwenden unterschiedliche Techniken, um den Agenten zu trainieren und die optimale Strategie zu erlernen.

Reinforcement Learning findet in verschiedenen Anwendungsgebieten Anwendung, wie zum Beispiel in der Robotik, Spieltheorie, autonomem Fahren, Finanzwesen und vielen anderen Bereichen, in denen ein Agent lernen muss, in einer komplexen Umgebung zu agieren.