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Erschienen in:
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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

1. Bestärkendes Lernen als Teilgebiet des Maschinellen Lernens

verfasst von : Uwe Lorenz

Erschienen in: Reinforcement Learning

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

In diesem Kapitel geht es um einen verhaltensorientierten Begriff des maschinellen Lernens und die Einordnung des Reinforcement Learnings in das Gebiet des maschinellen Lernens allgemein. Es wird ein grober Überblick über die verschiedenen Prinzipien des Maschinellen Lernens gegeben und erklärt wodurch sie sich vom technischen Ansatz her unterscheiden. Im Anschluss wird auf die Implementierung von Reinforcement Learning Algorithmen mit der Programmiersprache Java eingegangen.

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Nächstes Kapitel Grundbegriffe des Bestärkenden Lernens
Literatur
Dennett DC (2018) Von den Bakterien zu Bach – und zurück. Die Evolution des Geistes. Suhrkamp, Berlin
Sutton RS, Barto A (2018) Reinforcement learning. An introduction. Second edition. The MIT Press, Cambridge (Adaptive computation and machine learning).
Tomasello M (2014) Eine Naturgeschichte des menschlichen Denkens, Erste Aufl. Suhrkamp, Berlin
Metadaten
Titel
Bestärkendes Lernen als Teilgebiet des Maschinellen Lernens
verfasst von
Uwe Lorenz
Copyright-Jahr
2020
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Reinforcement Learning

Print ISBN: 978-3-662-61650-5

Electronic ISBN: 978-3-662-61651-2

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-61651-2_1