Bestärkendes Lernen
term_id: reinforcement_learning
Category: basic_concepts
Definition
Bestärkendes Lernen (RL) ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der sich damit befasst, wie intelligente Agenten Aktionen in einer Umgebung ausführen sollten, um die kumulative Belohnung zu maximieren. Im Gegensatz zum überwachtes Lernen
Summary
Bestärkendes Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, bei der Agenten lernen, Entscheidungen zu treffen, indem sie mit einer Umgebung interagieren, um Belohnungen zu maximieren.
Key Concepts
- Agent
- Umgebung
- Policy (Strategie)
- Belohnungsfunktion
- Zustandsraum
Use Cases
- Autonomes Fahren
- Spiel-KI (z. B. AlphaGo)
- Empfehlungssysteme