Zusammenfassung
Reinforcement Learning soll zweckmäßige und effiziente Agenten-Steuerungen automatisch generieren. In diesem Kapitel wird beschrieben, was ein Softwareagent ist und wie er mithilfe seiner Steuerung (engl. policy) in einer Umgebung mehr oder weniger intelligentes Verhalten erzeugt. Der Aufbau des Grundmodells des Verstärkenden Lernens wird beschrieben und der Intelligenzbegriff im Sinne einer behavioristischen Nutzenmaximierung vorgestellt. Außerdem werden einige formale Mittel eingeführt. Es wird dargestellt, wie mithilfe der Bellmanschen Gleichung voneinander abhängige Zustände bewertet werden und welche Rolle die „optimale Taktik“ dabei spielt.
„Kompetenz ohne Verständnis ist der Modus Operandi der Natur, […]“ (Dennett 2018 , S.103). (Daniel C. Dennett)
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Notes
- 1.
In ECAI '96 Proceedings of the Workshop on Intelligent Agents III, Agent Theories, Architectures, and Languages Proceeding, Springer Berlin Heidelberg.
- 2.
(vgl. Alpaydin 2019).
Literatur
Alpaydin E. (2019) Maschinelles Lernen. 2., erweiterte Aufl. De Gruyter Studium, Berlin/Boston.
Dennett D.C. (2018) Von den Bakterien zu Bach – und zurück. Die Evolution des Geistes. Suhrkamp, Berlin
ECAI '96 Proceedings of the Workshop on Intelligent Agents III, Agent Theories, Architectures, and Languages, Springer Berlin, Heidelberg.
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Lorenz, U. (2024). Grundbegriffe des Bestärkenden Lernens. In: Reinforcement Learning. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-68311-8_2
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-68311-8_2
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Publisher Name: Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg
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Online ISBN: 978-3-662-68311-8
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