Was sind die Herausforderungen und Grenzen bei der Anwendung von Verstärkungslernen auf reale Probleme und wie können sie überwunden werden?
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1. Begrenzte Datenverfügbarkeit: Verstärktes Lernen erfordert große Datenmengen zum Lernen und dies kann in der realen Welt schwer zu erwerben sein. Lösungen umfassen die Verwendung simulierter Umgebungen, das Transferlernen oder die Nutzung vorhandener Datensätze. 2. Hohe Rechenkosten: Schulung von Bewehrungslernalgorithmen kann eine Menge Rechenleistung erfordern, die in einigen Kontexten nicht verfügbar sein kann. Lösungen umfassen die Verwendung Cloud-basierter Dienste oder verteilter Rechensysteme wie Apache Spark oder Hadoop. 3. Unvorhersehbare Umgebung: Die Umgebung, in der Bewehrungslernalgorithmen angewendet werden, kann sich im Laufe der Zeit ändern und es für den Algorithmus schwierig machen, sich schnell genug anzupassen, um mit Veränderungen in der Umwelt Schritt zu halten. Lösungen umfassen die Anwendung von Deep Bewehrungslerntechniken, die neuronalen Netzwerken nutzen, um sich besser mit veränderten Bedingungen und Belohnungsfunktionen zu befassen, die anpassungsfähiger sind als herkömmliche. 4. Belohnungsspartheit: In vielen Fällen werden Belohnungen in einer Agentenerfahrung spärtlich verteilt, was bedeutet, dass der Agent lange Zeit braucht, um aus seinen Interaktionen mit der Umgebung sinnvoller zu lernen kann.
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