Was ist RL?
Um den größtmöglichen Nutzen aus diesem Kurs zu ziehen, sollten Sie über ein fundiertes Verständnis der Mathematik (insbesondere der Wahrscheinlichkeitstheorie) verfügen. Grundkenntnisse im maschinellen Lernen und in NumPy sind ebenfalls von Vorteil.
Reinforcement Learning (RL) ist ein Paradigma des maschinellen Lernens, das sich hauptsächlich auf Entscheidungsfindung und Steuerungsaufgaben konzentriert, bei denen ein Agent optimale Strategien durch Interaktion mit einer Umgebung erlernt und kumulative Belohnungen maximiert.
Reinforcement Learning ist stark von der Verhaltenspsychologie inspiriert, insbesondere davon, wie Menschen und Tiere durch Erfahrungen lernen. So wie ein Hund lernt, sich zu setzen, wenn er für korrektes Verhalten Leckerlis erhält, lernt ein RL-Agent durch den Erhalt von Belohnungen für seine Aktionen.
Agent und Umgebung
Der Agent ist der Entscheidungsträger im RL-System. Er beobachtet die Umgebung, wählt Aktionen aus und lernt aus Rückmeldungen, um seine zukünftige Leistung zu verbessern.
Die Umgebung repräsentiert alles, womit der Agent interagiert. Sie reagiert auf die Aktionen des Agenten und liefert Rückmeldungen in Form von neuen Zuständen und Belohnungen.
Der Agent ist ausschließlich für das Treffen von Entscheidungen verantwortlich — das Auswählen von Aktionen basierend auf seinen Beobachtungen und das Lernen aus den resultierenden Ergebnissen — während die Umgebung die Interaktionsregeln vorgibt.
Anwendungen von RL
Verstärkendes Lernen wird in zahlreichen Bereichen eingesetzt, in denen Entscheidungsfindung unter Unsicherheit eine zentrale Rolle spielt. Zu den wichtigsten Anwendungsgebieten zählen:
- Robotik: RL unterstützt Roboter beim Erlernen komplexer Aufgaben wie dem Greifen von Objekten, der Fortbewegung und der industriellen Automatisierung;
- Spiel-KI: RL treibt KI-Agenten in Spielen wie Schach, Go und Dota 2 an und erreicht dabei übermenschliche Leistungen;
- Finanzen: RL optimiert Handelsstrategien, Portfoliomanagement und Risikobewertung;
- Gesundheitswesen: RL unterstützt personalisierte Behandlungspläne, robotergestützte Chirurgie und Wirkstoffforschung;
- Autonome Systeme: RL ermöglicht selbstfahrende Autos, Drohnen und adaptive Verkehrssteuerungssysteme;
- Empfehlungssysteme: RL verbessert personalisierte Inhaltsvorschläge auf Streaming-Plattformen und im E-Commerce.
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Die Umgebung repräsentiert alles, womit der Agent interagiert. Sie reagiert auf die Aktionen des Agenten und liefert Rückmeldungen in Form von neuen Zuständen und Belohnungen.
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Anwendungen von RL
Verstärkendes Lernen wird in zahlreichen Bereichen eingesetzt, in denen Entscheidungsfindung unter Unsicherheit eine zentrale Rolle spielt. Zu den wichtigsten Anwendungsgebieten zählen:
- Robotik: RL unterstützt Roboter beim Erlernen komplexer Aufgaben wie dem Greifen von Objekten, der Fortbewegung und der industriellen Automatisierung;
- Spiel-KI: RL treibt KI-Agenten in Spielen wie Schach, Go und Dota 2 an und erreicht dabei übermenschliche Leistungen;
- Finanzen: RL optimiert Handelsstrategien, Portfoliomanagement und Risikobewertung;
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