Reinforcement Learning – RL

Reinforcement Learning (RL) ist ein maschinelles Lernverfahren, bei dem ein Agent durch Interaktion mit seiner Umgebung lernt, bestimmte Aktionen auszuführen, um ein definiertes Ziel zu erreichen. Dabei wird dem Agenten Feedback in Form von Belohnungen oder Bestrafungen gegeben, um sein Verhalten anzupassen und zu optimieren. Der Agent erkundet seine Umgebung, trifft Entscheidungen und lernt aus den Ergebnissen seiner Aktionen. RL wird häufig bei Problemen eingesetzt, bei denen kein oder nur begrenztes Wissen über die optimale Vorgehensweise vorhanden ist, z. B. in der Robotik, der Spieltheorie oder beim autonomen Fahren. Ziel des RL ist es, eine Strategie zu entwickeln, die die langfristige Zielerreichung maximiert.