Question: Was versteht man unter Reinforcement Learning? Bitte erkläre den Begriff in einfachen Worten.
Answer: Reinforcement Learning (im dt.  bestärkendes Lernen) ist eine Methode im "Machine Learning" Bereich. Dabei werden Agenten ("agents") gebaut, die eigenständig durch die Interaktion mit ihrer Umwelt eine Strategie erlernen. Das Lernen erfolgt durch "Trial und Error" und mittels (positiver oder negativer) Belohnungen als Feedback. "Reinforcement Learning" kann man sich anhand des folgenden Beispiels vereinfacht vorstellen: Stell dir vor, du spielst ein Computerspiel, dass du noch nicht kennst (environment). Du probierst verschiedene Knöpfe auf der Tastatur aus (Interaktion). Drückst du die rechte Pfeiltaste, bekommst du einen Punkt (Belohnung). Drückst du hingegen die linke Taste, wird dir ein Punkt abgezogen. Mit jeder Interaktion lernst du, was dir Punkte einbringt und was dir keine Punkte einbringt. Ohne die Hilfe von außerhalb, hast du so gelernt, wie das Spiel funktioniert. Dieses Prinzip wird auf Reinforcement Learning angewandt.