Verstärkungslernen

Reinforcement Learning (RL) ist eine Art von Maschinelles Lernen, die das Erlernen optimaler Verhaltensstrategien durch die Interaktion zwischen einem Agenten und seiner Umgebung umfasst, wobei das Ziel darin besteht, kumulative Belohnungen zu maximieren. Das Kernziel ist die autonome Optimierung von Entscheidungen in dynamischen Umgebungen, um die Systemleistung zu verbessern. Bei komplexen Aufgaben wie der natürlichsprachlichen Verarbeitung kann RL sequenzielle Entscheidungsprobleme effektiv lösen, die Anpassungsfähigkeit und Robustheit von Modellen erhöhen und daher einen breiten Anwendungswert haben.