Was sind die Herausforderungen und Grenzen bei der Anwendung von Verstärkungslernen auf reale Probleme und wie können sie überwunden werden?
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Es gibt jedoch noch mehrere Herausforderungen und Einschränkungen, die es schwierig machen können, RL auf reale Probleme anzuwenden: 1. Ineffizienz der Proben: RL-Algorithmen erfordern in der Regel eine Vielzahl von Interaktionen mit der Umwelt, um ihre Politiken zu lernen und zu verbessern. Dies kann RL unpraktisch für reale Probleme machen, wo Daten teuer oder zeitaufwendig zu sammeln sind. 2. Exploration-Exploitation-Tradeoff: RL-Algorithmen müssen die Notwendigkeit, neue Maßnahmen zu erforschen und Staaten mit der Notwendigkeit, vorhandenes Wissen zu nutzen. Dies kann schwierig sein, in realen Situationen, in denen Exploration teuer oder gefährlich sein kann. 3. Verallgemeinerung: RL-Algorithmen müssen in der Lage sein, aus den Daten, die sie zu neuen, unsichtbaren Situationen gesehen haben, zu verallgemeinern. Dies kann in komplexen Umgebungen, in denen der Zustand Raum ist hochdimensional oder die Dynamik der Probe sind stochastischen. 4. Verallgemeinerung: RL-Algorithmen müssen aus den Daten, die sie gesehen haben, um neue, unsichtbare Situationen.
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