Reinforcement Learning (RL)ist ein maschinelles Lernparadigma, das sich darauf konzentriert, Agenten zu schulen, um in einer Umgebung Sequenzen von Entscheidungen zu treffen, um eine kumulative Belohnung zu maximieren. Im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem das Modell von gelabelten Eingabe-Ausgabe-Paaren lernt, oder dem unüberwachten Lernen, das Muster in nicht gelabelten Daten entdecken möchte, befasst sich das verstärkende Lernen mit Szenarien, in denen ein Agent mit einer Umgebung interagiert und durch Versuch und Irrtum lernt.
Im Zentrum von Reinforcement Learning steht das Konzept eines Agenten, einer Entität, die Aktionen in einer Umgebung ausführt. Das Ziel des Agenten ist es, eine Richtlinie zu erlernen, eine Strategie, die Zustände (Repräsentationen der Umgebung) auf Aktionen abbildet, um im Laufe der Zeit eine kumulative Belohnung zu maximieren. Die Umgebung hingegen gibt dem Agenten Rückmeldung in Form von Belohnungen oder Strafen basierend auf den getroffenen Aktionen.
Verstärkungslernprobleme werden in der Regel als Markow-Entscheidungsprozesse (MDPs) formuliert. Ein MDP besteht aus Zuständen, Aktionen, einer Belohnungsfunktion und Übergangswahrscheinlichkeiten. Der Agent beobachtet den aktuellen Zustand, wählt eine Aktion aus, erhält eine Belohnung von der Umgebung und wechselt zu einem neuen Zustand. Dieser Prozess setzt sich fort, bis eine Abbruchbedingung erfüllt ist. Das Ziel des Agenten ist es, eine Richtlinie zu finden, die die erwartete Summe der Belohnungen maximiert, oft als Rückkehr bezeichnet.
Eine der zentralen Herausforderungen im Reinforcement Learning ist der Kompromiss zwischen Exploration und Ausbeutung. Um eine optimale Richtlinie zu erlernen, muss der Agent verschiedene Aktionen und deren Konsequenzen erkunden, auch wenn er derzeit glaubt, dass einige Aktionen besser sind als andere. Diese Exploration ermöglicht es dem Agenten, bessere Strategien zu entdecken. Zu viel Exploration kann jedoch zu suboptimaler Leistung führen. Daher ist das Finden des richtigen Gleichgewichts zwischen Exploration und Ausbeutung von entscheidender Bedeutung.
Reinforcement Learning findet Anwendung in verschiedenen Bereichen, darunter Robotik, Spielentwicklung, autonome Fahrzeuge und Empfehlungssysteme. Es wurde verwendet, um Agenten das Spielen komplexer Spiele wie Go und Dota 2 auf einem übermenschlichen Niveau beizubringen. In der Robotik wird RL eingesetzt, um Robotern Aufgaben wie Gehen, Greifen von Objekten und sogar chirurgische Eingriffe beizubringen.
Zusammenfassend ist das Reinforcement Learning ein maschinelles Lernparadigma, das sich darauf konzentriert, Agenten zu schulen, um Sequenzen von Entscheidungen in einer Umgebung zu treffen, um kumulative Belohnungen zu maximieren. Es zeichnet sich durch die Interaktion eines Agenten mit einer Umgebung aus, bei der der Agent durch Versuch und Irrtum lernt. Die Balance zwischen Exploration und Ausbeutung ist eine grundlegende Herausforderung im Reinforcement Learning, und es hat eine breite Palette von Anwendungen in Bereichen, in denen sequenzielle Entscheidungsfindung erforderlich ist.