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Reinforcement Learning: Die Zukunft des maschinellen Lernens
Verstärkungslernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Agent durch Interaktion mit seiner Umgebung lernt, eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen. Der Agent erhält Belohnungen oder Bestrafungen für seine Aktionen, wodurch er seine Handlungen optimieren und Ziele erreichen kann. Diese Methode basiert auf dem Prinzip des Trial-and-Error, bei dem der Agent durch Erfahrung lernt, optimale Entscheidungen zu treffen. Verstärkungslernen hat in den letzten Jahren aufgrund seiner vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten und […]
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