Reinforcement Learning ist das Training von maschinellen Lernmodellen, um eine Abfolge von Entscheidungen zu treffen.
Reinforcement Learning optimiert Systemsteuerungen, indem es diese befähigt selbstständig Hypothesen aufzustellen und diese in Eigenregie zu erproben. Diese Technik bringt erstaunliche Ergebnisse wie balancierende Roboter, strategische Entscheidungen in der Spieltheorie, Empfehlungssysteme oder autonome Steuerungsprozesse hervor. Gleichzeitig erfordert das Aufbauen dieser Systeme einige Erfahrung, um einen tatsächlichen Lernerfolg sicherzustellen. Sollten die Erprobungsversuche in kostspieligen Fehlerzuständen enden können, ist der Aufbau von Sicherheitsmechanismen notwendig, wobei unsere Stärken in der physikalischen Modellbildung zum tragen kommen.
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