1 Frage zu Lernablauf

Reinforcement Learning (RL) ist ein Bereich des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent lernt, in einer Umgebung durch Interaktionen optimale Handlungen zu wählen, um eine Belohnung zu maximieren. Der Lernablauf beim Reinforcement Learning umfasst mehrere Schritte: 1. **Initialisierung**: Der Agent beginnt mit einer initialen Strategie oder einem initialen Policy, die zufällig oder basierend auf Vorwissen gewählt wird. 2. **Interaktion mit der Umgebung**: Der Agent führt Aktionen in der Umgebung aus und beobachtet die resultierenden Zustände und Belohnungen. Dies geschieht in einem Zyklus: - Der Agent befindet sich in einem Zustand \(s\). - Der Agent wählt eine Aktion \(a\) basierend auf seiner aktuellen Policy. - Die Aktion \(a\) führt zu einem neuen Zustand \(s'\) und einer Belohnung \(r\). 3. **Bewertung der Aktionen**: Der Agent bewertet die Aktionen basierend auf den erhaltenen Belohnungen. Dies kann durch verschiedene Methoden geschehen, wie z.B.: - **Q-Learning**: Aktualisierung der Q-Werte, die die erwartete Belohnung für eine Aktion in einem bestimmten Zustand darstellen. - **Policy-Gradient-Methoden**: Direkte Optimierung der Policy durch Gradientenabstiegsverfahren. 4. **Policy-Update**: Basierend auf der Bewertung der Aktionen wird die Policy des Agenten aktualisiert, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass in Zukunft bessere Aktionen gewählt werden. Dies kann durch: - **Exploration**: Der Agent probiert neue Aktionen aus, um mehr über die Umgebung zu lernen. - **Exploitation**: Der Agent wählt die besten bekannten Aktionen, um die Belohnung zu maximieren. 5. **Wiederholung**: Die Schritte 2 bis 4 werden wiederholt, bis der Agent eine zufriedenstellende Policy gelernt hat oder eine vorgegebene Anzahl von Episoden durchlaufen hat. 6. **Konvergenz**: Der Lernprozess endet, wenn der Agent eine stabile Policy gefunden hat, die die Belohnung maximiert, oder wenn andere Abbruchkriterien erfüllt sind. Dieser Ablauf kann durch verschiedene Algorithmen und Techniken implementiert werden, die je nach Anwendungsfall und Komplexität der Umgebung variieren.