Verstärkendes Lernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der ein System durch Belohnungen und Bestrafungen lernt, wie es optimal auf seine Umgebung reagieren soll.

Stell dir vor …

Stell dir vor, du trainierst einen Roboterhund, der durch ein Labyrinth navigieren soll. Jedes Mal, wenn der Roboterhund eine richtige Abzweigung nimmt, erhält er eine Belohnung, und bei einer falschen Abzweigung eine Bestrafung. Mit der Zeit lernt der Roboterhund, den besten Weg durch das Labyrinth zu finden, indem er die Belohnungen maximiert und Bestrafungen minimiert.

Beispiel

Ein bekanntes Beispiel für verstärkendes Lernen ist das Programm AlphaGo, das Go, ein komplexes Brettspiel, auf Weltklasseniveau spielt. AlphaGo lernte, indem es gegen sich selbst spielte und aus jedem Spielzug lernte, um seine Spielstrategie zu verbessern.

Der Vorteil des verstärkenden Lernens liegt in seiner Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Es benötigt keine vorgefertigten Daten, sondern lernt direkt durch Interaktion mit seiner Umgebung. Dies ermöglicht es dem System, komplexe Aufgaben in sich ändernden Umgebungen zu meistern, wie z.B. das Navigieren eines selbstfahrenden Autos oder das Optimieren von Handelsstrategien auf Finanzmärkten.