Reinforcement Learning
Eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Agent durch Interaktion mit seiner Umgebung und Feedback in Form von Belohnungen oder Bestrafungen lernt, optimale Handlungsstrategien zu entwickeln.
Reinforcement Learning
Reinforcement Learning (RL) ist ein Paradigma des maschinellen Lernens, das sich von überwachtem und unüberwachtem Lernen unterscheidet.
Grundprinzipien
- Agent-Umgebung-Interaktion
- Belohnungssystem
- Exploration vs. Exploitation
- Strategieoptimierung
Komponenten
-
Agent
- Trifft Entscheidungen
- Lernt aus Erfahrungen
- Optimiert Strategie
-
Umgebung
- Bietet Zustandsinformationen
- Reagiert auf Aktionen
- Generiert Belohnungen
-
Belohnungssystem
- Unmittelbares Feedback
- Verzögerte Belohnungen
- Bestrafungen
Patrick Schneider
KI-Anwender & Business Lead
Patrick Schneider ist ein visionärer KI-Experte, der sich darauf spezialisiert hat, KI-Technologie für jeden zugänglich zu machen. Als Gründer von NanoStudio.ai hat er einen innovativen Ansatz entwickelt, der die effiziente und kostengünstige Erstellung von KI-Agenten (Nanos) ermöglicht. Mit über 10 Jahren Erfahrung in der KI-Nutzung verbindet er technische Expertise mit einem tiefen Verständnis für praktische Geschäftsanwendungen.