1 Frage zu Bestärkend

Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning) ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent lernt, in einer Umgebung durch Interaktionen optimale Handlungen auszuführen, um eine Belohnung zu maximieren. Der Agent erhält Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen basierend auf den Aktionen, die er ausführt, und passt seine Strategie entsprechend an, um langfristig den höchsten kumulierten Belohnungswert zu erzielen. Einige Schlüsselkomponenten des bestärkenden Lernens sind: 1. **Agent**: Das lernende System, das Entscheidungen trifft. 2. **Umgebung**: Alles, womit der Agent interagiert. 3. **Zustand (State)**: Eine Repräsentation der aktuellen Situation der Umgebung. 4. **Aktion (Action)**: Eine Entscheidung oder Bewegung, die der Agent in einem Zustand ausführt. 5. **Belohnung (Reward)**: Feedback aus der Umgebung, das die Güte einer Aktion bewertet. 6. **Politik (Policy)**: Eine Strategie, die der Agent verwendet, um Aktionen basierend auf Zuständen auszuwählen. 7. **Wertfunktion (Value Function)**: Eine Funktion, die den erwarteten kumulierten Belohnungswert eines Zustands oder einer Aktion angibt. Ein bekanntes Beispiel für bestärkendes Lernen ist das Training von Algorithmen, um Spiele wie Schach oder Go zu spielen, wo der Agent durch Versuch und Irrtum lernt, welche Züge zu gewinnen führen.