Transfer-Lernen

Transfer Reinforcement Learning ist eine Methode des Reinforcement Learnings, die den Lernprozess für neue Aufgaben durch das Nutzen von Wissen aus vorherigen Aufgaben beschleunigt. Das Kernziel besteht darin, Wissensübertragung zwischen verschiedenen aber verwandten Aufgaben zu erreichen, um so die Lern-effizienz und -leistung zu verbessern. Dieser Ansatz hat erheblichen Anwendungswert in Mehr-Aufgaben-Umgebungen, kontinuierlichem Lernen und adaptiven Systemen, da er die Trainingszeit und Ressourcenverbrauch erheblich reduzieren kann, während gleichzeitig die Generalisierungsfähigkeit und Anpassungsfähigkeit des Systems verbessert wird.