Was ist reinforcement learning?

Reinforcement Learning (Bestärkendes Lernen)

Reinforcement Learning (RL), oder bestärkendes Lernen, ist ein Bereich des maschinellen Lernens, der sich damit beschäftigt, wie intelligente Agenten in einer Umgebung agieren sollten, um ein kumulatives Belohnungssignal zu maximieren. Im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem dem Agenten explizite Trainingsdaten in Form von Eingabe-Ausgabe-Paaren gegeben werden, lernt ein RL-Agent durch Interaktion mit seiner Umgebung. Er erhält Belohnungen (oder Strafen) für seine Aktionen und passt seine Strategie basierend auf diesen Belohnungen an.

Kernkonzepte:

Agent: Der Akteur, der in der Umgebung agiert und lernt.
Umgebung: Der Kontext, in dem der Agent agiert. Sie liefert dem Agenten Beobachtungen und empfängt Aktionen.
Aktion: Eine Entscheidung, die der Agent trifft und die die Umgebung beeinflusst.
Zustand: Die Beschreibung der aktuellen Situation des Agenten in der Umgebung.
Belohnung: Ein Skalarwert, der dem Agenten nach einer Aktion gegeben wird. Er signalisiert, wie gut die Aktion in Bezug auf das Ziel war.
Policy (Strategie): Eine Funktion, die den Agenten in einem bestimmten Zustand sagt, welche Aktion er ausführen soll.
Value-Funktion: Eine Funktion, die den erwarteten kumulativen Ertrag vorhersagt, den der Agent erzielen wird, wenn er von einem bestimmten Zustand aus startet und einer bestimmten Policy folgt.

Wichtige Algorithmen und Ansätze:

Q-Learning: Ein off-policy Algorithmus, der die optimale Q-Funktion (Action-Value-Funktion) lernt, die den erwarteten kumulativen Ertrag für die Ausführung einer bestimmten Aktion in einem bestimmten Zustand angibt.
SARSA: Ein on-policy Algorithmus, der die Q-Funktion basierend auf der aktuellen Policy des Agenten lernt.
Deep Q-Network (DQN): Eine Kombination aus Q-Learning und Deep Learning, bei dem ein neuronales Netz verwendet wird, um die Q-Funktion zu approximieren.
Policy Gradient Methoden (z.B. REINFORCE, Actor-Critic): Algorithmen, die die Policy direkt optimieren, indem sie den Gradienten des erwarteten Ertrags in Bezug auf die Policy-Parameter berechnen.
Model-Based Reinforcement Learning: Algorithmen, die ein Modell der Umgebung lernen und dieses Modell verwenden, um die Policy zu planen oder zu optimieren.

Anwendungsbereiche:

RL wird in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, darunter:

Robotik: Steuerung von Robotern für Aufgaben wie Navigation, Manipulation und Montage.
Spiele: Entwicklung von intelligenten Spielern für Spiele wie Go, Schach und Videospiele.
Ressourcenmanagement: Optimierung des Energieverbrauchs, des Bestandsmanagements und der Netzwerkressourcen.
Finanzen: Entwicklung von Handelsstrategien und Risikomanagement-Modellen.
Gesundheitswesen: Personalisierte Behandlungsempfehlungen und Medikamentenentwicklung.

Herausforderungen:

RL ist ein anspruchsvolles Feld mit mehreren Herausforderungen:

Sparse Rewards: In vielen Umgebungen ist das Belohnungssignal selten oder verzögert, was das Lernen erschwert.
Exploration vs. Exploitation: Der Agent muss ein Gleichgewicht finden zwischen dem Ausprobieren neuer Aktionen (Exploration) und der Ausnutzung der aktuellen Policy (Exploitation).
Nichtstationäre Umgebungen: Die Umgebung kann sich im Laufe der Zeit ändern, was das Lernen erschwert.
Hoher Stichprobenbedarf: Viele RL-Algorithmen benötigen eine große Anzahl von Interaktionen mit der Umgebung, um zu lernen.