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Reinforcement Learning (auch Deep Reinforcement Learning oder Verst盲rktes Lernen genannt) ist eine Reihe von Machine Learning-Tools. So kann man beispielsweise eine Vielzahl von Reinforcement-Techniken einsetzen, um einem Roboter beizubringen, wie er eine Aufgabe ausf眉hrt. Die Schl眉sselkomponente des Reinforcement Learnings ist, dass der Roboter sich selbst 蹿眉谤 die korrekte Ausf眉hrung der Aufgabe belohnt.听

Der Begriff 鈥濺einforcement Learning鈥溌爓urde vor 眉ber einem Jahrhundert von dem Experimentalpsychologen Ivan Pavlov im Jahr 1927 gepr盲gt. Damals beschrieb Pavlov eine Form des Lernens, bei der ein Stimulus erforderlich ist, um ein Verhalten positiv oder negativ zu verst盲rken. Pavlov konnte mit seiner Arbeit nachweisen, dass wir ein Verhalten eher wiederholen, wenn wir eine Handlung ausf眉hren und da蹿眉谤 eine Belohnung erhalten, w盲hrend bei einer Bestrafung das Gegenteil der Fall ist.听

Heute bezieht sich Reinforcement Learning auf den Entscheidungsfindungsprozess von Algorithmen des Machine Learnings und automatisierter Intelligenz, wie z. B. Fabrikroboter oder autonome Fahrer.听

Was ist Reinforcement Learning?

Reinforcement Learning ist eine Art des Machine Learnings, bei dem Informationen durch Versuch und Irrtum verarbeitet werden, 盲hnlich wie Menschen ein Problem angehen k枚nnten. Im Gegensatz zu anderen Arten des Lernens, z. B. dem Supervised Learning, kann Reinforcement Learning stattfinden, ohne dass ein Mensch die Interaktion beobachtet und darauf reagiert.听

Beim Reinforcement Learning lernt ein maschineller Lernalgorithmus durch Erfahrung, indem er verschiedene Dinge ausprobiert und jeder Aktion je nach Ergebnis eine positive oder negative Assoziation zuordnet.听

Auf diese Weise k枚nnen Roboter und Maschinen in neuen oder unerwarteten Situationen navigieren und lernen, welche Aktionen zu den besten Ergebnissen f眉hren, ohne dass der Mensch sie direkt 眉berwacht.听

Wie wird Reinforcement Learning eingesetzt?

Reinforcement Learning ist n眉tzlich, wenn der maschinelle Lernagent, z. B. ein Roboter, versucht, eine Aufgabe in einer unerforschten oder schwer vorhersehbaren Umgebung zu erf眉llen. Reinforcement Learning basiert auf dem mathematischen Rahmen des Markov-Entscheidungsprozesses, der ein Rahmen ist, um zu verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden, wenn ein Zufallselement das Ergebnis beeinflusst.听

Ein Reinforcement Learning-System muss aus vier Teilen bestehen:

• Der Agent oder der maschinelle Lernalgorithmus

• Die Umgebung, in der der Agent arbeitet

• Die Strategie oder die grundlegenden Anweisungen, die der Agent befolgt

• Ein Belohnungssignal 蹿眉谤 den Agenten, das er auf der Grundlage seiner Handlungen beobachtet.听

Arten von Algorithmen des Reinforcement Learnings

Reinforcement Learning kann in zwei Hauptkategorien eingeteilt werden: modellfrei oder modellbasiert.听

Modellbasierter Algorithmus

Ein modellbasierter Algorithmus beginnt mit der L枚sung des Problems, indem er ein Modell seiner Umgebung und aller m枚glichen Aktionen aufbaut, die er ausf眉hren kann. Im Gegensatz dazu 眉berspringt ein modellfreier Algorithmus diesen Schritt und beginnt, das Problem mit einem Versuch-und-Irrtum-Ansatz zu l枚sen, indem er beobachtet, welche Aktionen das beste Ergebnis haben.听

Modellfreier Alogrithmus

Modellfreie Algorithmen gibt es ebenfalls in zwei Haupttypen: wertbasierte und richtlinienbasierte.听

Ein wertbasierter Reinforcement Learning-Algorithmus weist jeder Aktion einen Wert zu, der auf dem Ergebnis basiert. Dieser Wert kann auch als 鈥濭眉te鈥� bezeichnet werden oder als das Ausma脽, in dem die gegebene Aktion 鈥瀏ut鈥� war. Der Algorithmus versucht dann durch Versuch und Irrtum herauszufinden, welche Aktionen den h枚chsten Wert oder die gr枚脽te 鈥濭眉te鈥� ergeben. Ein richtlinienbasierter Algorithmus hingegen bestimmt die besten Aktionen auf der Grundlage von programmierten Richtlinien oder Regeln.听

Beispiele 蹿眉谤 Reinforcement Learning

Reinforcement Learning erm枚glicht es der k眉nstlichen Intelligenz, kompliziertere Probleme in Angriff zu nehmen. Hier sind einige Beispiele 蹿眉谤 die Art von Problemen, die mit Reinforcement Learning gel枚st werden k枚nnen:聽

• KI-Spiele: In Videospielen erm枚glicht es Reinforcement Learning den Gegnern der k眉nstlichen Intelligenz, auf die einzigartigen Z眉ge der menschlichen Spieler zu reagieren.听

• Autonome Fahrzeuge: Ein Auto auf der Stra脽e ist mit so vielen Variablen konfrontiert, dass Reinforcement Learning dem Algorithmus helfen kann, die beste Vorgehensweise in unvorhersehbaren Situationen vorherzusagen.听

• Automatisierte Roboter: In einigen Gesch盲ften werden Roboter eingesetzt, die den Bestand in den Regalen messen und bei Bedarf nachbestellen. Sie nutzen das verst盲rkte Lernen, um sich in einem Gesch盲ft zurechtzufinden, in dem sich die Kunden unvorhersehbar bewegen.听

Vorteile von Reinforcement Learning

Ein wesentlicher Vorteil von Reinforcement Learning-Algorithmen ist ihre F盲higkeit, Probleme in komplexen und unvorhersehbaren Umgebungen zu l枚sen. Diese F盲higkeit k枚nnte eines Tages dazu beitragen, sichere autonome Fahrzeuge zu entwickeln, die pr盲zise auf Variablen wie Fu脽g盲nger reagieren.

Ein weiterer Pluspunkt von Reinforcement Learning ist, dass es keinen vorab programmierten Datensatz ben枚tigt. Der Algorithmus lernt stattdessen selbst盲ndig durch Versuch und Irrtum, die besten Aktionen zur Maximierung eines Ergebnisses zu finden. Dadurch kann er eigenst盲ndig arbeiten, ohne dass menschliche Anleitung erforderlich ist.

Dar眉ber hinaus f眉hrt Reinforcement Learning oft zu originelleren Ergebnissen im Vergleich zu Modellen, die auf gro脽en Datens盲tzen basieren. Bei Algorithmen des Supervised Learning besteht die Gefahr von Verzerrungen durch die Erfahrungen und das Wissen der Personen, die sie programmiert haben. Reinforcement Learning hingegen erm枚glicht es dem Algorithmus, unvoreingenommen neue Wege zur Probleml枚sung zu entdecken.

Wer nutzt Reinforcement Learning und wie f盲ngt man damit an?聽

Reinforcement Learning ist 蹿眉谤 eine Vielzahl von Anwendungen geeignet, darunter Branchen wie das Gesundheitswesen, die Automobilindustrie, Videospiele, der Einzelhandel, das Bauwesen, der Energiesektor und viele mehr.听

Zu den m枚glichen Berufen im Bereich des Reinforcement Learning geh枚ren der Machine Learning Engineer, der Data Scientist und der KI-Entwickler.听

Machine Learning Engineer

Durchschnittliches Gehalt: 鈧� 57.800 []

Bildungsanforderungen: Um Machine Learning Engineer zu werden, ist in der Regel ein Bachelor-Abschluss in Informatik oder einem verwandten Bereich erforderlich. Einige Arbeitgeber k枚nnen einen Master-Abschluss verlangen.听

Als Machine Learning Engineer erstellen Sie Algorithmen, die k眉nstliche Intelligenz zur L枚sung von Problemen einsetzen. Sie bewerten auch bestehende Modelle, um nach Verbesserungsm枚glichkeiten zu suchen, und f眉hren Tests durch, suchen nach Fehlern und erstellen eine angemessene Dokumentation. Machine Learning Engineers arbeiten in Branchen wie der Fertigung, dem Gesundheitswesen, dem Transportwesen und anderen.听

Data Scientist

Durchschnittsgehalt: 鈧� 57.200 []

Bildungsanforderungen: Die h盲ufigste Bildungsanforderung 蹿眉谤 einen Data Scientist ist ein Bachelor-Abschluss, obwohl einige Arbeitgeber einen Master-Abschluss bevorzugen oder voraussetzen. Zu den 眉blichen Studienf盲chern geh枚ren Mathematik, Statistik, Informatik und Ingenieurwesen.听

Als Data Scientist sammeln, verarbeiten und analysieren Sie Daten, um nach Trends zu suchen, Empfehlungen auszusprechen und Ihre Ergebnisse der Unternehmensleitung mitzuteilen. Sie m眉ssen mit Datenvisualisierungstools und den 蹿眉谤 das Machine Learning erforderlichen Modellen und Algorithmen vertraut sein. In diesem Bereich haben Sie die M枚glichkeit, an einer Vielzahl von Projekten zu arbeiten, von der Verbesserung von Gesch盲ftsprozessen bis zur Durchf眉hrung von Forschungsarbeiten.听

KI-Entwickler

Durchschnittsgehalt: 鈧� 56.300 []

Bildungsanforderungen: F眉r den Beruf des KI-Entwicklers ben枚tigen Sie in der Regel einen Master-Abschluss, meist in Informatik oder in einem verwandten Bereich. Auch mit einem Bachelor-Abschluss in K眉nstlicher Intelligenz, Informatik oder einem anderen natur- oder ingenieurwissenschaftlichen Studiengang k枚nnen Sie sich 蹿眉谤 eine Stelle qualifizieren.

KI-Entwickler arbeiten an der Entwicklung k眉nstlicher Intelligenz, die selbst盲ndig lernen und pr盲zise Ergebnisse liefern kann. In dieser Rolle entwickeln Sie auch Algorithmen und Modelle, die gro脽e Datens盲tze analysieren k枚nnen. Sie arbeiten eng mit Data Scientists, Engineers und anderen Fachleuten zusammen. Als KI-Entwickler haben Sie die M枚glichkeit, an Projekten in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Marketing, Personalwesen und mehr mitzuwirken.听

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Wenn Sie bereit sind, den n盲chsten Schritt zu tun und eine Karriere im Bereich des Reinforcement Learning und der k眉nstlichen Intelligenz zu beginnen, sollten Sie die von der University of Alberta auf 糖心vlog官网观看 angebotene Reinforcement Learning absolvieren. Diese vierteilige Kursreihe dauert etwa zwei Monate bei 10 Stunden pro Woche und kann Ihnen helfen, F盲higkeiten in den Bereichen k眉nstliche Intelligenz, Machine Learning, Reinforcement Learning und Smart-Systeme zu erwerben.听