Reinforcement-Learning-Benchmarking gehört in die Kategorien Künstliche Intelligenz, Automatisierung und Industrie und Fabrik 4.0. Der Begriff beschreibt einen wichtigen Schritt in der Entwicklung und Bewertung von sogenannten Verstärkungslern-Algorithmen. Beim Reinforcement Learning lernt eine Maschine durch Ausprobieren und Belohnung, wie sie Aufgaben möglichst gut erledigen kann. Benchmarking bedeutet in diesem Zusammenhang, dass verschiedene Algorithmen miteinander verglichen und anhand einheitlicher Messgrößen bewertet werden.
Stellen Sie sich vor, in einer smarten Fabrik soll ein Roboter eigenständig Pakete sortieren. Verschiedene Softwarelösungen mit Reinforcement Learning werden entwickelt, um die beste Strategie dafür zu finden. Durch Reinforcement-Learning-Benchmarking können die Entwickler herausfinden, welcher Algorithmus am schnellsten, zuverlässigsten und effizientesten arbeitet.
Das Benchmarking sorgt also dafür, dass Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen können, bevor sie neue KI-Lösungen in der Produktion einsetzen. Letztlich geht es darum, Transparenz und Vergleichbarkeit bei der Auswahl von KI-Modellen zu schaffen – ähnlich wie ein Autohersteller verschiedene Modelle auf ihre Leistungsfähigkeit hin testet. Reinforcement-Learning-Benchmarking hilft Unternehmen, die beste Lösung für ihre Automatisierungsprozesse zu finden.
Deutsch 
English (UK)