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Was ist Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)?

Ein Ansatz des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent (der Lernende) den Zustand einer Umgebung beobachtet, Handlungen wählt und durch Versuch und Irrtum eine Art, Handlungen zu wählen (eine Strategie, Policy), lernt, mit der die Summe der erhaltenen Belohnungen einschließlich künftiger Belohnungen groß wird. Für einzelne Handlungen wird keine richtige Antwort vorgegeben, und Belohnungen kommen oft erst verzögert. Eingesetzt wird es für Spiele, die Robotersteuerung und die Abstimmung der Ausgaben von Sprachmodellen auf menschliche Bewertungen.

Japanische Bezeichnung: 強化学習

„Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)“ kommt in 2 Übungsfragen aus 1 Themen vor, z. B. Grundlagen des maschinellen Lernens.

Fachgebiet: Grundlagen des maschinellen Lernens

Jetzt üben: Fragen zu Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)

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
Antwort und Erläuterung anzeigen

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.

„Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)“ in den Erläuterungen

Fragen mit „Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)“ (2)

  1. Welche Beschreibung trifft auf bestärkendes Lernen zu?
  2. Welches der folgenden Beispiele ist unüberwachtes Lernen?

Verwandte Begriffe

Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning) Überwachtes Lernen (Supervised Learning) Aktivierungsfunktion Convolutional Neural Network (CNN) Gradientenabstieg (Gradient Descent) Hauptkomponentenanalyse (PCA) k-Means-Algorithmus Konfusionsmatrix (Wahrheitsmatrix) Kreuzvalidierung Precision und Recall

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