Verstärkungslernen

Reinforcement Learning (RL) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens, das sich darauf konzentriert, intelligente Agenten darin zu schulen, mit einer Umgebung zu interagieren, Entscheidungen zu treffen und optimale Richtlinien zum Erreichen bestimmter Ziele zu erlernen. Es ist vom Verhaltenslernprozess bei Menschen und Tieren inspiriert, bei dem ein Agent lernt, Aktionen auszuführen, die auf dem Erhalt positiver oder negativer Rückmeldungen (Belohnungen oder Strafen) aus der Umgebung basieren. Reinforcement-Learning-Algorithmen zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, das Verhalten im Laufe der Zeit durch Versuch und Irrtum zu optimieren, sowie durch die Nutzung von Erkenntnissen aus vergangenen Erfahrungen, um zukünftige Entscheidungen zu verbessern. In den letzten Jahren hat RL ein außergewöhnliches Potenzial bewiesen und in verschiedenen Bereichen wie Robotik, Finanzen, autonomen Fahrzeugen und Spielen bedeutende Erfolge erzielt.

Zu den Kernkomponenten eines Reinforcement Learning-Frameworks gehören:

1. Agent : Die intelligente Einheit, die lernt und Entscheidungen trifft. Sie stellt den Algorithmus dar, der für die Erkundung der Umgebung und das Ergreifen von Maßnahmen auf der Grundlage einer bestimmten Richtlinie verantwortlich ist.
2. Umgebung : Die Umgebung oder der Kontext, in dem der Agent interagiert, der alle für den Problembereich relevanten Informationen enthält und dem Agenten Beobachtungen und Belohnungen bietet.
3. Zustand : Eine Darstellung der aktuellen Situation des Agenten in seiner Umgebung, die alle relevanten Informationen erfasst, die für die Entscheidungsfindung erforderlich sind.
4. Aktion : Eine Entscheidung, die ein Agent trifft und die seine Umgebung und seinen zukünftigen Zustand beeinflusst. Sie wird aus einer Reihe möglicher Aktionen ausgewählt, die als Aktionsraum bezeichnet werden.
5. Richtlinie : Die von einem Agenten verwendete Strategie, um zu entscheiden, welche Aktion in einem bestimmten Zustand ausgeführt werden soll, definiert als eine Zuordnung von Zuständen zu Aktionen.
6. Belohnung : Ein skalares Feedbacksignal, das der Agent aus der Umgebung als Ergebnis der Durchführung einer bestimmten Aktion erhält und das die Wünschbarkeit der Aktion im gegebenen Zustand widerspiegelt. Das Ziel des Agenten besteht darin, die im Laufe der Zeit erzielte kumulative Belohnung zu maximieren.
7. Wertfunktion : Eine Funktion, die die erwartete kumulative Belohnung schätzt, die ein Agent ausgehend von einem bestimmten Status und nach einer bestimmten Richtlinie erhalten kann. Diese Funktion hilft bei der Bewertung der Qualität verschiedener Richtlinien und leitet den Entscheidungsprozess des Agenten.

Reinforcement-Learning-Algorithmen können grob in drei Hauptkategorien eingeteilt werden:

1. Wertbasierte Algorithmen : Diese Algorithmen konzentrieren sich auf die direkte Schätzung der Wertfunktion einer bestimmten Richtlinie oder der optimalen Richtlinie. Sobald die Wertfunktion gelernt ist, wählt der Agent die Aktionen aus, die den geschätzten Wert maximieren. Zu den beliebten wertbasierten Algorithmen gehören Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN) und Double DQN.
2. Richtlinienbasierte Algorithmen : Diese Algorithmen lernen die Richtlinie direkt, ohne dass eine Wertfunktion erforderlich ist. Der Agent wählt Aktionen aus, indem er die erlernten Richtlinienparameter befolgt. Beispiele für richtlinienbasierte Algorithmen sind REINFORCE, Proximal Policy Optimization (PPO) und Trust Region Policy Optimization (TRPO).
3. Akteur-kritische Algorithmen : Diese Algorithmen kombinieren die Stärken sowohl wertbasierter als auch richtlinienbasierter Algorithmen, indem sie einen separaten Wertschätzer (Kritiker) verwenden, der dabei hilft, die Richtliniengradientenschätzung (Akteur) während des Lernprozesses zu verbessern. Einige der beliebtesten Actor-Critic-Algorithmen sind Advantage Actor-Critic (A2C), Soft Actor-Critic (SAC) und Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG).

Reinforcement Learning wurde in den letzten Jahren erfolgreich auf verschiedene komplexe Aufgabenstellungen angewendet. Beispielsweise haben die AlphaGo- und AlphaZero-Algorithmen von DeepMind, die RL mit tiefen neuronalen Netzen kombinieren, in den Spielen Go, Schach und Shogi übermenschliche Leistungen erzielt. Eine weitere bahnbrechende Anwendung von RL ist der Dota-2-Bot von OpenAI, der die Fähigkeit demonstrierte, professionelle menschliche Spieler in einem hochkomplexen und strategischen Online-Multiplayer-Spiel zu schlagen. RL wurde auch zur Optimierung von Handelsstrategien im Finanzbereich, zur Entwicklung effizienter Energiemanagementsysteme und zur Verbesserung von Empfehlungssystemen eingesetzt.

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