Reinforcement Learning (RL) ist eine Technik des Machine Learnings (ML), mit der Software trainiert wird, Entscheidungen zu treffen, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Es ahmt den Lernprozess nach, mit dem Menschen durch Versuch und Irrtum ihre Ziele erreichen. Softwareaktionen, die auf Ihr Ziel hinarbeiten, werden verstärkt, während Aktionen, die vom Ziel ablenken, ignoriert werden.
RL-Algorithmen verwenden bei der Verarbeitung von Daten ein Belohnungs- und Bestrafungsparadigma. Sie lernen aus dem Feedback jeder Aktion und finden selbst heraus, welche Verarbeitungswege am besten geeignet sind, um Endergebnisse zu erzielen. Die Algorithmen sind auch in der Lage, die Befriedigung zu verzögern. Die beste Gesamtstrategie kann kurzfristige Opfer erfordern. Daher kann der beste Ansatz, den sie entdecken, einige Strafen oder Rückschritte beinhalten. RL ist eine leistungsstarke Methode, mit der Systeme mit künstlicher Intelligenz (KI) in unsichtbaren Umgebungen optimale Ergebnisse erzielen können.