Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning

Grundkonzepte im Verstärkenden Lernen

1. Agent: Das lernende System, das Aktionen ausführt.
2. Umgebung (Environment): Das System, in dem der Agent agiert.
3. Zustand (State): Eine Momentaufnahme der Umgebung, die alle notwendigen Informationen enthält, die der Agent benötigt, um Entscheidungen zu treffen.
4. Aktion (Action): Eine Handlung, die der Agent ausführen kann.
5. Belohnung (Reward): Feedback aus der Umgebung, das angibt, wie gut oder schlecht eine Aktion war.
6. Richtlinie (Policy): Eine Strategie, die der Agent verwendet, um basierend auf dem aktuellen Zustand Aktionen auszuwählen.
7. Wertfunktion (Value Function): Eine Funktion, die den erwarteten langfristigen Nutzen eines Zustands oder einer Zustands-Aktions-Paarung quantifiziert.

 Lernprozess im Verstärkenden Lernen

Der Lernprozess im RL besteht typischerweise aus den folgenden Schritten:

1. Interaktion mit der Umgebung:
   - Der Agent nimmt den aktuellen Zustand der Umgebung wahr.
   - Basierend auf diesem Zustand wählt der Agent eine Aktion aus, die er ausführt.

2. Rückmeldung erhalten:
   - Die Umgebung gibt eine Belohnung zurück, die die Güte der Aktion misst.
   - Der Zustand der Umgebung ändert sich möglicherweise aufgrund der Aktion des Agenten.

3. Aktualisieren der Strategie:
   - Der Agent nutzt die erhaltene Belohnung und den neuen Zustand, um seine Strategie (Policy) und möglicherweise seine Wertfunktionen zu aktualisieren.
   - Dieser Prozess hilft dem Agenten, seine zukünftigen Aktionen zu optimieren.

 Wichtige Algorithmen im Verstärkenden Lernen

1. Q-Learning:
   - Ein modellfreier RL-Algorithmus, der eine Q-Wert-Tabelle erstellt, die den erwarteten Nutzen einer Aktion in einem bestimmten Zustand speichert.
 

2. SARSA (State-Action-Reward-State-Action):
   - Ähnlich wie Q-Learning, aber der Q-Wert wird basierend auf der tatsächlich ausgeführten Aktion aktualisiert.
  

3. Deep Q-Networks (DQN):
   - Erweiterung des Q-Learning, bei dem neuronale Netze verwendet werden, um die Q-Werte zu approximieren.
   - Verwendet Replay-Memory und Zielnetzwerke zur Stabilisierung des Lernprozesses.

4. Policy-Gradient-Methoden:
   - Optimieren die Policy direkt anstatt die Wertfunktion.

5. Actor-Critic-Methoden:
   - Kombination aus Policy-Gradient- und Wertfunktion-Ansätzen.
   - Der "Actor" aktualisiert die Policy, während der "Critic" die Wertfunktion schätzt.

Anwendung des Verstärkenden Lernens

Verstärkendes Lernen findet Anwendung in vielen Bereichen, darunter:

1. Spieltheorie: Training von Agenten, um Brettspiele oder Computerspiele zu meistern (z.B. AlphaGo).
2. Robotik: Entwicklung von Steuerungsstrategien für Roboter in dynamischen Umgebungen.
3. Finanzwesen: Optimierung von Handelsstrategien und Portfolio-Management.
4. Verkehrssysteme: Entwicklung von Verkehrssteuerungssystemen zur Optimierung des Verkehrsflusses.
5. Empfehlungssysteme: Personalisierung von Empfehlungen basierend auf dem Nutzerverhalten.