Was ist Reinforcement Learning laut dem folgenden Text?
According to the passage below, what is Reinforcement Learning?
In machine learning, reinforcement learning (RL) is a domain concerned with how intelligent agents respond to maximize their total rewards. Alongside supervised and unsupervised learning, it is one of 3 types of machine learning. Unlike supervised learning, RL does not require labeled data.
Beim maschinellen Lernen befasst sich das Verstärkungslernen (Reinforcement Learning, RL) damit, wie intelligente Agenten reagieren, um ihre Gesamtbelohnung zu maximieren. Neben dem überwachten und dem unüberwachten Lernen ist es eine von 3 Arten des maschinellen Lernens. Im Gegensatz zum überwachten Lernen benötigt RL keine gelabelten Daten.
summarization
Verstärkungslernen (Reinforcement Learning, RL) ist ein Bereich des maschinellen Lernens, der sich damit beschäftigt, wie intelligente Agenten in einer Umgebung agieren sollten, um die kumulative Belohnung zu maximieren. Reinforcement Learning ist eines der drei grundlegenden Paradigmen des maschinellen Lernens, neben dem überwachten Lernen und dem unüberwachten Lernen.

Verstärkungslernen unterscheidet sich vom überwachten Lernen dadurch, dass keine markierten Eingabe-/Ausgabepaare präsentiert werden müssen und dass suboptimale Aktionen nicht explizit korrigiert werden müssen. Stattdessen liegt der Schwerpunkt darauf, ein Gleichgewicht zwischen der Erkundung (von Neuland) und der Nutzung (des vorhandenen Wissens) zu finden.
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