Die Definition
Verstärkendes Lernen (auch Reinforcement Learning genannt) ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der eine KI-Agentin lernt, wie sie auf bestimmte Situationen oder Umgebungen reagieren soll, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Im Verstärkenden Lernen wird der KI-Agentin nicht gesagt, welche Aktion sie in einer bestimmten Situation ausführen soll, sondern sie muss durch Versuch und Irrtum selbst herausfinden, welche Aktionen die besten Ergebnisse erzielen.
Feedback-Mechanismus
Das Verstärkende Lernen basiert auf einem Feedback-Mechanismus, bei dem die KI-Agentin für jede Aktion, die sie ausführt, eine Belohnung oder Bestrafung erhält. Ziel des Verstärkenden Lernens ist es, dass die KI-Agentin über mehrere Iterationen hinweg lernt, welche Aktionen in welchen Situationen die höchsten Belohnungen erzielen und welche vermieden werden sollten.
Entscheidungen trainieren
Um dies zu erreichen, durchläuft die KI-Agentin einen Trainingsprozess, in dem sie in einer simulierten Umgebung oder in der realen Welt interagiert und lernt, welche Aktionen die besten Ergebnisse liefern. Durch die Optimierung der Aktionen im Laufe der Zeit kann die KI-Agentin immer bessere Entscheidungen treffen, um ihr Ziel zu erreichen.
Lernen durch Versuch und Irrtum
Verstärkendes Lernen hat Anwendungsbereiche in vielen Bereichen, wie beispielsweise in der Robotik, der Automatisierung von Prozessen, der Spieleentwicklung und vielen anderen Bereichen, in denen die KI-Agentin durch Versuch und Irrtum lernen kann, wie sie bestimmte Aufgaben am besten ausführt.