Vertiefung in verstärkendes Lernen: Crashkurs KI #9

Vertiefung in verstärkendes Lernen: Crashkurs KI #9

Tabelle des Inhalts:

1. Einführung in verstärkendes Lernen
2. Arten des Lernens in der KI
3. Lernen durch Versuch und Irrtum 3.1. Belohnungssystem 3.2. Google Deepmind und verstärkendes Lernen
4. Der Agent und die Umgebung 4.1. Der Agent 4.2. Der Status
5. Kreditvergabe in verstärkendem Lernen
6. Werte und Richtlinien in verstärkendem Lernen 6.1. Wertzuweisung 6.2. Entscheidung über eine Richtlinie
7. Exploitation vs. Exploration
8. Komplexere Probleme im verstärkendem Lernen 8.1. Verschiedene Belohnungen 8.2. Veränderliche Umgebungen
9. Symbolische KI und ihre Anwendungen
10. Fazit

🔍Einführung in verstärkendes Lernen

Verstärkendes Lernen ist ein Ansatz des maschinellen Lernens, bei dem Agenten durch Versuch und Irrtum lernen, komplexe Aufgaben zu erfüllen. In diesem Artikel werden wir uns mit den Grundlagen des verstärkenden Lernens befassen und seine Anwendungen in der KI-Welt untersuchen.

🔍Arten des Lernens in der KI

In der KI gibt es verschiedene Arten des Lernens, darunter überwachtes und unüberwachtes Lernen. Wir werden uns auf verstärkendes Lernen konzentrieren, da es besonders nützlich ist, Agenten bestimmte Fähigkeiten zu lehren, die wir selbst möglicherweise nicht vollständig verstehen.

🔍Lernen durch Versuch und Irrtum

Eine zentrale Idee des verstärkenden Lernens ist das Lernen durch Versuch und Irrtum. Agenten werden belohnt, wenn sie bestimmte Ziele erreichen, und müssen dann aus ihren Aktionen lernen, um diese Ziele in Zukunft zu erreichen. Google Deepmind hat beeindruckende Ergebnisse erzielt, indem es verstärkendes Lernen eingesetzt hat, um KI-Systeme das Gehen, Springen und Ausweichen beizubringen.

🔍Der Agent und die Umgebung

In verstärkendem Lernen gibt es den Agenten, der Vorhersagen trifft oder Aktionen ausführt, und die Umgebung, in der der Agent agiert. Der Zustand des Agenten spielt dabei eine wichtige Rolle. Anders als im überwachten Lernen erhalten Agenten jedoch kein kontinuierliches Feedback für jede Aktion, sondern nur am Ende einer Aufgabe.

🔍Kreditvergabe in verstärkendem Lernen

Ein herausfordernder Aspekt des verstärkenden Lernens ist die Kreditvergabe. Es ist schwer zu wissen, welche Aktionen den Agenten zu einer Belohnung geführt haben und welche ihn möglicherweise gebremst haben. Das bedeutet, dass der Agent für eine Weile mit seiner Umgebung interagiert, bevor er die Belohnung erhält und dann entscheiden muss, welche Aktionen erfolgreich waren.

🔍Werte und Richtlinien in verstärkendem Lernen

Um im verstärkenden Lernen erfolgreich zu sein, benötigen Agenten Werte und Richtlinien. Der Agent bewertet verschiedene Zustände und entscheidet dann, welche Aktionen am besten sind. Dieser Prozess ist der Grundstein für das Lernen im verstärkenden Lernen.

🔍Exploitation vs. Exploration

Ein weiterer wichtiger Aspekt im verstärkenden Lernen ist das Ausbalancieren von Ausnutzung und Exploration. Während es verlockend sein kann, eine einmal erfolgreiche Aktion immer wieder zu wiederholen, ist es oft besser, verschiedene Aktionen auszuprobieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

🔍Komplexere Probleme im verstärkendem Lernen

Wenn es um verstärkendes Lernen geht, werden die Probleme oft komplexer. Es gibt verschiedene Belohnungen, mit denen Agenten umgehen müssen, und Umgebungen, die sich verändern können. Wir werden uns auch mit der Verwendung einer Wertefunktion befassen, um über vergangene Aktionen nachzudenken und die nächste Aktion mathematisch zu planen.

🔍Symbolische KI und ihre Anwendungen

Neben dem verstärkenden Lernen gibt es auch die symbolische KI, die sich mit der Verwendung von diskreten Symbolen befasst. In diesem Teil des Artikels werden wir uns mit den Anwendungen der symbolischen KI befassen und wie sie uns bei der Bewältigung alltäglicher Aufgaben unterstützt.

🔍Fazit

Verstärkendes Lernen ist ein aufregender Ansatz des maschinellen Lernens, der Agenten befähigt, komplexe Aufgaben zu bewältigen. Durch Versuch und Irrtum, Bewertungen und Richtlinien sowie das Ausbalancieren von Ausnutzung und Exploration können Agenten lernen, in ihrer Umgebung erfolgreich zu sein. Symbolische KI erweitert die Möglichkeiten des verstärkenden Lernens und ermöglicht die Bewältigung komplexer Probleme.

Highlights:

• Verstärkendes Lernen ermöglicht das Lernen durch Versuch und Irrtum, bei dem Agenten belohnt werden, wenn sie bestimmte Ziele erreichen.
• Google Deepmind hat beeindruckende Ergebnisse erzielt, indem es verstärkendes Lernen eingesetzt hat, um KI-Systeme das Gehen, Springen und Ausweichen beizubringen.
• Wertzuweisung und Richtlinien sind entscheidend für erfolgreiches verstärkendes Lernen.
• Die Ausbalancierung zwischen Ausnutzung und Exploration ist ein wichtiger Aspekt des verstärkenden Lernens.
• Symbolische KI erweitert die Möglichkeiten des verstärkenden Lernens und ermöglicht die Bewältigung komplexer Probleme.

FAQ:

Q: Welche Rolle spielt der Agent im verstärkenden Lernen? A: Der Agent führt Aktionen aus und trifft Vorhersagen basierend auf seinem aktuellen Zustand.

Q: Was ist der Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen? A: Beim überwachten Lernen gibt es einen Lehrer, der dem Agenten Antworten gibt, während beim unüberwachten Lernen der Agent versucht, Muster in der Umgebung zu erkennen.

Q: Kann verstärkendes Lernen auch für reale Roboter angewendet werden? A: Ja, verstärkendes Lernen wurde erfolgreich eingesetzt, um echten Robotern das Gehen beizubringen.

Q: Warum ist die Kreditvergabe im verstärkenden Lernen eine Herausforderung? A: Es ist schwierig zu wissen, welche Aktionen tatsächlich zu einer Belohnung geführt haben und welche nicht, da der Agent erst am Ende der Aufgabe Feedback erhält.