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Qu’est-ce que l’apprentissage par renforcement ?<end_of_turn>
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Reinforcement Learning ist ein Bereich des maschinellen Lernens. Es geht darum, geeignete Maßnahmen zu ergreifen, um die Belohnung in einer bestimmten Situation zu maximieren. Es wird von verschiedenen Softwareprogrammen und Maschinen eingesetzt, um das bestmögliche Verhalten oder den bestmöglichen Weg zu finden, den es in einer bestimmten Situation einschlagen sollte. Reinforcement Learning unterscheidet sich vom überwachten Lernen dadurch, dass beim überwachten Lernen die Trainingsdaten den Antwortschlüssel enthalten, sodass das Modell mit der richtigen Antwort selbst trainiert wird, während es beim Reinforcement Learning keine Antwort gibt, sondern der Verstärkungsagent entscheidet, was zu tun ist die vorgegebene Aufgabe ausführen. Wenn kein Trainingsdatensatz vorhanden ist, muss es zwangsläufig aus seinen Erfahrungen lernen.

Reinforcement Learning (RL) ist die Wissenschaft der Entscheidungsfindung. Es geht darum, das optimale Verhalten in einer Umgebung zu erlernen, um maximale Belohnung zu erhalten. In RL werden die Daten von maschinellen Lernsystemen gesammelt, die eine Trial-and-Error-Methode verwenden. Daten gehören nicht zu den Eingaben, die wir beim überwachten oder unüberwachten maschinellen Lernen finden würden.

Reinforcement Learning verwendet Algorithmen, die aus Ergebnissen lernen und entscheiden, welche Maßnahmen als nächstes ergriffen werden sollen. Nach jeder Aktion erhält der Algorithmus Feedback, anhand dessen er feststellen kann, ob die von ihm getroffene Wahl richtig, neutral oder falsch war. Es ist eine gute Technik für automatisierte Systeme, die viele kleine Entscheidungen ohne menschliche Anleitung treffen müssen.

Reinforcement Learning ist ein autonomes, selbstlernendes System, das im Wesentlichen durch Versuch und Irrtum lernt. Es führt Aktionen mit dem Ziel aus, die Belohnungen zu maximieren, oder mit anderen Worten: Es handelt sich um „Learning by Doing“, um die besten Ergebnisse zu erzielen.<end_of_turn><eos>