Was ist reinforcement learning?

Reinforcement Learning (Verstärkendes Lernen) ist ein Ansatz des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent durch Interaktion mit seiner Umgebung lernt, welche Aktionen er ausführen soll, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Der Agent erhält Feedback in Form von Belohnungen oder Bestrafungen, basierend auf den Aktionen, die er ausführt.

Im Reinforcement Learning wird typischerweise ein sogenanntes Reinforcement Learning Problem definiert, das aus einem Zustandsraum, einem Aktionsraum, einer Belohnungsfunktion und einer Lernstrategie besteht. Der Agent interagiert mit der Umgebung, wählt Aktionen aus dem Aktionsraum aus und erhält daraufhin eine Belohnung oder Bestrafung basierend auf der Belohnungsfunktion.

Das Ziel des Agenten ist es, über die Zeit hinweg die besten Aktionen zu erlernen, um die Gesamtbelohnung zu maximieren. Reinforcement Learning-Algorithmen nutzen verschiedene Ansätze, um diese Aufgabe zu bewältigen, wie z.B. Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN), Policy Gradient und Actor-Critic-Methoden.

Reinforcement Learning wird in vielen Anwendungen eingesetzt, wie z.B. zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge, zur Spielentwicklung, zur Robotik und zur Optimierung von Entscheidungsprozessen in der Wirtschaft. Es ist eine leistungsstarke Methode des maschinellen Lernens, die es dem Agenten ermöglicht, komplexe Probleme zu lösen, ohne explizit programmiert zu werden.