Reinforcement Learning (RL) ist ein Begriff aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Automatisierung und Industrie 4.0. Kurz gesagt beschreibt Reinforcement Learning eine Methode, mit der Computermodelle durch Versuch und Irrtum lernen, bestimmte Aufgaben immer besser zu erledigen – fast wie ein Mensch, der aus seinen Erfahrungen schlauer wird.
Beim Reinforcement Learning (RL) bekommt eine künstliche Intelligenz eine Aufgabe, zum Beispiel ein Roboter soll in einer Fabrik Pakete sortieren. Zuerst weiß der Roboter noch nicht, wie er das richtig macht. Jedes Mal, wenn er etwas richtig macht (zum Beispiel ein Paket am richtigen Platz ablegt), bekommt er eine „Belohnung“, meistens in Form von Punkten. Macht er etwas Falsches, gibt es Minuspunkte. Nach und nach merkt der Roboter, was funktioniert und was nicht.
Dieses Prinzip hilft zum Beispiel dabei, Roboter in der Produktion sehr effizient arbeiten zu lassen, weil sie ihre Strategien selbstständig verbessern können. Auch bei digitalen Assistenten, die z.B. Empfehlungen aussprechen, wird Reinforcement Learning (RL) eingesetzt, um sich immer besser auf die Bedürfnisse der Nutzer einzustellen.
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