Reinforcement Learning (RL)

Reinforcement Learning (RL) ist eine Art von maschinellem Lernen, bei der ein Software-Agent in einer bestimmten Umgebung arbeitet, um Belohnungen zu maximieren. Der Agent, der Entscheidungen trifft und Aktionen ausführt, lernt durch die Interaktion mit der Umgebung und erhält Feedback in Form von Belohnungen oder Bestrafungen. Durch Trial-and-Error entwickelt der Agent Strategien, um die besten Aktionen auszuwählen und die Belohnungen zu maximieren. RL findet Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Robotik, Spielentwicklung und Optimierung von Geschäftsprozessen, um adaptive und intelligente Verhaltensweisen zu erlernen.