Liste die Teile eines Verstärkungs-Lernsystems auf, das lernen kann, wie man Atari-Spiele spielt.
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Ein Verstärkungs-Learning-System, das lernen kann, wie man Atari-Spiele spielt, besteht in der Regel aus den folgenden Komponenten: 1. Umgebung: Die Atari-Spielumgebung, die den Spielbildschirm, die Spielsteuerung und die Spielregeln umfasst. 2. Agent: Der Verstärkungs-Learning-Agent, der mit der Spielumgebung interagiert. Der Agent trifft Entscheidungen basierend auf dem aktuellen Zustand des Spiels und der Belohnung, die er aus der Umgebung erhält. 3. Zustandsdarstellung: Die Zustandsdarstellung ist eine Möglichkeit, den aktuellen Zustand des Spiels zu kodieren. Es könnten die rohen Pixel des Spielbildschirms oder eine abstraktere Darstellung des Spielzustands sein. 4. Aktionsauswahl: Die Handlungsauswahl bestimmt, welche Aktion der Agent angesichts des aktuellen Zustands des Spiels nimmt. 6. Wertfunktion: Die Wertfunktion schätzt die erwarteten zukünftigen Belohnungen, die der Agent durch eine bestimmte Aktion in einem bestimmten Zustand erreichen kann. Im Falle von Atari-Spielen gibt die Belohnung-Funktion Feedback an den Agenten. Im Falle von Atari-Spielen ist die Belohnung-Funktion typischerweise die vom Agenten im Spiel erzielte Punktzahl. 6. Wertfunktion: Die Wertfunktion schätzt die erwarteten zukünftigen Belohnungen, die der Agenten durch eine bestimmte Handlung zu erzielen.
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Wie würde ich ein solches System schaffen? Geben Sie an, welches Wissen, Hardware und Software benötigt wird, und welche einzelnen Schritte Sie unternehmen müssen, um ein gutes Ergebnis zu erhalten.
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