Was ist Reinforcement Learning?

Bestärktes Lernen (englisch: „reinforcement learning“ oder RL) ist ein Bereich des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent lernt, wie er sich in einer Umgebung verhalten soll, um eine bestimmte Belohnung zu maximieren. Im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem dem Modell klare Eingabe-Ausgabe-Beispiele gegeben werden, erhält der Agent im bestärkten Lernen Rückmeldungen in Form von Belohnungen oder Strafen basierend auf den Aktionen, die er ausführt.

Hier sind die Hauptkomponenten des bestärkten Lernens:

1. Agent: Das ist das „Lernmodell“. Der Agent trifft Entscheidungen und führt Aktionen in der Umgebung aus.

2. Umgebung: Der Kontext, in dem der Agent agiert. Die Umgebung gibt dem Agenten nach jeder Aktion einen neuen Zustand und eine Belohnung zurück.

3. Aktionen: Das sind die verschiedenen Handlungen, die der Agent in einem gegebenen Zustand ausführen kann.

4. Zustände: Das sind die verschiedenen Situationen oder Konfigurationen, in denen sich der Agent befinden kann.

5. Belohnung: Nachdem der Agent eine Aktion in einem bestimmten Zustand ausgeführt hat, erhält er von der Umgebung eine Belohnung (oder Strafe). Das Ziel des Agenten ist es, die kumulative Belohnung über die Zeit zu maximieren.

Ein klassisches Beispiel für bestärktes Lernen ist das Training eines Computerspiels: Der Agent (z.B. ein Charakter im Spiel) führt Aktionen aus (z.B. nach links/rechts gehen, springen), erhält Rückmeldungen von der Umgebung (neuer Zustand des Spiels und Punktzahl) und lernt schließlich, das Spiel zu meistern, indem er die Punktzahl maximiert.

Das bestärkte Lernen ist besonders nützlich in Situationen, in denen klare Eingabe-Ausgabe-Beispiele fehlen und der Agent durch Interaktion mit der Umgebung lernen muss. Es hat Anwendungen in vielen Bereichen gefunden, von Robotik über Spiele bis hin zu Finanzen und Gesundheitswesen.