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10. Lernen durch Verstärkung (Reinforcement Learning)

  • 2025
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Wolfgang Ertel
Erschienen in
Grundkurs Künstliche Intelligenz
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Das Kapitel führt in das Konzept des Lernens durch Verstärkung (Reinforcement Learning) ein, das eine spezielle Form des maschinellen Lernens darstellt. Im Gegensatz zu supervidiertem Lernen, bei dem Trainingsdaten vorliegen, lernen Agenten hier durch Trial and Error. Ein zentrales Beispiel ist ein Roboter, der durch Versuch und Irrtum eine Strategie entwickelt, um sich möglichst schnell nach rechts zu bewegen. Das Kapitel erläutert verschiedene Verfahren wie die Wert-Iteration und das Q-Lernen, die zur Optimierung der Lernstrategien eingesetzt werden. Besonders interessant sind die praktischen Anwendungen, wie das Spielen von Backgammon durch TD-Gammon und die Steuerung von Robotern, die durch Lernen durch Verstärkung komplexe Aufgaben meistern. Die Herausforderungen und Lösungsansätze bei der Anwendung dieser Methoden in der Praxis werden ebenfalls detailliert beschrieben.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
Lernen durch Verstärkung (Reinforcement Learning)
Verfasst von
Wolfgang Ertel
Copyright-Jahr
2025
Buch
Grundkurs Künstliche Intelligenz

Print ISBN: 978-3-658-44954-4

Electronic ISBN: 978-3-658-44955-1

Copyright-Jahr: 2025

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-44955-1_10
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