Die Einführung in das Thema Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning, RL) beschreibt es als einen dynamischen und leistungsstarken Bereich des maschinellen Lernens, in dem ein Agent lernt, Entscheidungen zu treffen, indem er mit seiner Umgebung interagiert. Im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem das Modell auf einem Datensatz mit markierten Ein-Aus-Paaren trainiert wird, beinhaltet RL das Lernen durch Versuch und Irrtum. Der Agent trifft Handlungen, beobachtet die Ergebnisse und erhält Rückmeldungen in Form von Belohnungen oder Strafen. Diese Rückkopplungsschleife ermöglicht es dem Agenten, im Laufe der Zeit optimales Verhalten zu erlernen.
RL hat in den letzten Jahren erhebliche Aufmerksamkeit erlangt, da es erfolgreiche Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Gaming, Robotik, Finanzen und Gesundheitswesen gibt. In diesem Blog werden wir uns mit den Herausforderungen und Komplexitäten befassen, die RL zu einem vielversprechenden und anspruchsvollen Bereich der Forschung und Anwendung machen.
Grundlegend dreht sich RL um die Interaktion zwischen einem Agenten und seiner Umgebung. Das Ziel des Agenten ist es, über die Zeit kumulative Belohnungen zu maximieren. Die Hauptkomponenten eines RL-Systems umfassen den Agenten als Entscheidungsträger, die Umgebung als externes System, mit dem der Agent interagiert, den Zustand als aktuelle Information über den Zustand des Systems und die Aktionen als Entscheidungen, die der Agent basierend auf seinem Zustand trifft. In RL basieren die Aktionen des Agenten auf den Beobachtungen seines Zustands und den erhaltenen Rückmeldungen in Form von Belohnungen oder Strafen.