Reinforcement Learning

Reinforcement Learning

Reinforcement Learning ist eine Art maschinellen Lernens, bei der ein Agent durch Versuch und Irrtum lernt, Aufgaben zu lösen. Der Agent führt Aktionen in einer Umgebung aus und erhält dafür Belohnungen oder Bestrafungen, aus denen er eine Strategie ableitet. Ziel ist es, eine Politik zu finden, die langfristig möglichst viele Belohnungen erzielt. Wichtige Bausteine sind Zustände, Aktionen, Belohnungsfunktionen und oft noch ein Konzept von Wert oder Nutzen von Situationen. Das Verfahren ist besonders nützlich, wenn man keine feste Anleitung programmieren kann, weil die Aufgabe zu komplex oder zu dynamisch ist. Reinforcement Learning wird oft in Simulationen trainiert, weil dort viele Versuche schnell und gefahrlos möglich sind. Das macht es attraktiv für Robotersteuerung, Spiele, Empfehlungen und autonome Systeme. Allerdings braucht es meist sehr viele Daten und eine sorgfältige Gestaltung der Belohnungen, sonst lernt der Agent falsche oder gefährliche Verhaltensweisen. Außerdem müssen Sicherheit, Effizienz und Übertragbarkeit in die reale Welt bedacht werden, bevor ein solches System praktisch eingesetzt wird.