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Reinforcement Learning Definition

Reinforcement Learning (RL) ist ein Bereich des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent lernt, wie er sich in einer Umgebung verhalten soll, um die Summe seiner Belohnungen zu maximieren. Der Agent trifft Entscheidungen, erhält Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen und passt seine Strategie entsprechend an, um zukünftige Belohnungen zu maximieren. Dieser Prozess ähnelt der Art und Weise, wie Lebewesen durch Versuch und Irrtum lernen. RL wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Spiele, Robotik, autonome Fahrzeuge und Optimierungsprobleme.

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