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Grundlagen des maschinellen Lernens

Welche Beschreibung trifft auf bestärkendes Lernen zu?

  1. AMan gibt sehr viele Paare aus Eingabe und richtiger Antwort vor und lernt eine Funktion, die aus der Eingabe die richtige Antwort vorhersagt, sodass der Unterschied zwischen Vorhersage und richtiger Antwort klein wird
  2. BEin Agent handelt in einer Umgebung und lernt eine Art, Handlungen zu wählen (eine Strategie, Policy), mit der die Summe der erhaltenen Belohnungen groß wird
  3. CDaten ohne richtige Antworten werden in einige Gruppen eingeteilt, sodass Elemente mit ähnlichen Merkmalen in dieselbe Gruppe kommen
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Antwort: B. Ein Agent handelt in einer Umgebung und lernt eine Art, Handlungen zu wählen (eine Strategie, Policy), mit der die Summe der erhaltenen Belohnungen groß wird

Bestärkendes Lernen funktioniert so: Der Lernende (der Agent) beobachtet den Zustand der Umgebung, wählt eine Handlung und erhält als Ergebnis eine Belohnung. Für einzelne Handlungen wird keine richtige Antwort vorgegeben; durch Versuch und Irrtum lernt der Agent eine Strategie, mit der die Summe der künftig erhaltenen Belohnungen groß wird. Eingesetzt wird es für Spiele wie Go, für die Robotersteuerung und für die Abstimmung der Ausgaben von Sprachmodellen auf menschliche Bewertungen.

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