Der Actor-Critic Algorithm ist ein Begriff aus dem Bereich Künstliche Intelligenz und Automatisierung. Er gehört zu den fortschrittlichen Methoden im sogenannten Reinforcement Learning, bei dem Computer oder Roboter selbstständig lernen, Entscheidungen zu treffen.
Beim Actor-Critic Algorithm gibt es zwei wichtige Bausteine: den „Actor“ und den „Critic“. Der Actor entscheidet, welche Aktion als nächstes ausgeführt werden soll. Der Critic bewertet im Anschluss, wie gut oder schlecht diese Entscheidung war. Gemeinsam arbeiten sie daran, das Verhalten des Systems durch Lernen stetig zu verbessern.
Ein praktisches Beispiel: Stellen Sie sich einen Lagerroboter vor, der Waren effizient einsortieren soll. Der Actor wählt aus, welches Regal der Roboter als nächstes ansteuert. Der Critic überprüft danach, ob diese Wahl zu schnelleren Arbeitsprozessen geführt hat. Ist das Ergebnis positiv, stärkt der Algorithmus solche Entscheidungen für die Zukunft.
Dank des Actor-Critic Algorithm können Maschinen in komplexen und sich verändernden Umgebungen bessere Strategien entwickeln – etwa in modernen, automatisierten Fabriken oder bei autonomen Fahrzeugen. Das verbessert Effizienz und Flexibilität und macht Systeme selbstlernend und anpassbar.
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