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Maschinelles Lernen mit dem Python-Ökosystem (Teil 12) 16.10.2020, 09:46 Uhr

Maschinen lernen wie der Mensch

Reinforcement Learning (RL) orientiert sich am Lernverhalten des Menschen; diese Systeme lernen verschiedene Strategien, um später selbständig Entscheidungen zu treffen.
Reinforcement Learning (RL) (Bestärkendes oder Verstärkendes Lernen) umfasst eine Reihe von Methoden des Maschinellen Lernens (ML), die versuchen das Lernverhalten des Menschen (orientiert an dessen frühen Lebensphasen) nachzubilden. Sie gehören, neben dem Supervised (Überwachten) Lernen und dem Unsupervised (Unüberwachten) Lernen, zu einer eigenständigen dritten Gruppe von ML-Verfahren (siehe Teil 2). Die Methoden des RL stellen einen ersten Schritt auf dem Weg hin zu einer generellen Künstlichen Intelligenz (KI), englisch: Artificial Intelligence (AI), dar.

RL überträgt Lernmethoden aus der Natur auf Maschinen

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