Der Einsatz von Reinforcement Learning (RL) bietet viele Vorteile. Diese drei sind jedoch hervorzuheben.
Hervorragend in komplexen Umgebungen
RL-Algorithmen können in komplexen Umgebungen mit vielen Regeln und Abhängigkeiten eingesetzt werden. In derselben Umgebung ist ein Mensch möglicherweise nicht in der Lage, den besten Weg zu bestimmen, selbst wenn er die Umgebung besser kennt. Stattdessen passen sich modellfreie RL-Algorithmen schnell an sich ständig ändernde Umgebungen an und finden neue Strategien zur Optimierung der Ergebnisse.
Erfordert weniger menschliche Interaktion
Bei herkömmlichen ML-Algorithmen müssen Menschen Datenpaare kennzeichnen, um den Algorithmus zu steuern. Wenn Sie einen RL-Algorithmus verwenden, ist dies nicht erforderlich. Es lernt von selbst. Gleichzeitig bietet es Mechanismen zur Integration von menschlichem Feedback und ermöglicht Systeme, die sich an menschliche Präferenzen, Fachkenntnisse und Korrekturen anpassen.
Optimiert für langfristige Ziele
RL konzentriert sich von Natur aus auf die langfristige Maximierung der Belohnung und eignet sich daher für Szenarien, in denen Maßnahmen anhaltende Konsequenzen haben. Es eignet sich besonders gut für reale Situationen, in denen Feedback nicht sofort für jeden Schritt verfügbar ist, da es aus verzögerten Belohnungen lernen kann.
Entscheidungen über den Energieverbrauch oder die Speicherung könnten beispielsweise langfristige Folgen haben. RL kann verwendet werden, um die Energieeffizienz und die Kosten langfristig zu optimieren. Mit geeigneten Architekturen können RL-Agenten ihre erlernten Strategien auch auf ähnliche, aber nicht identische Aufgaben verallgemeinern.