Reinforcement Learning 1

Reinforcement Learning (RL) ist eine Methode zur Schulung eines Agenten, um ein kumulatives Belohnungssignal durch Interaktion mit seiner Umgebung zu maximieren. Der Agent lernt eine optimale Politik oder Entscheidungsmechanismus, indem er Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen erhält, mit dem Ziel, langfristige Belohnungen zu maximieren. RL hat bedeutende Anwendungen in der automatischen Steuerung, Robotik, Spielen und Ressourcenmanagement.