Verstärkungslern

Verstärkungslernen (RL) ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das das Lernen optimaler Verhaltensweisen durch direkte Interaktion mit einer Umgebung untersucht. Ein Agent wählt in jedem Schritt eine Aktion, beeinflusst dadurch die Umwelt, erhält eine Belohnung und wechselt in einen neuen Zustand. Ziel ist die Maximierung der kumulierten Belohnung, oft unter Einbeziehung eines Discount-Faktors.

Kernkonzepte: Der Lernprozess wird als Markov-Entscheidungsprozess (MDP) modelliert. Zentrale Elemente sind Policy (Strategie), Wertefunktionen (V(s), Q(s,a)) und gegebenenfalls ein Umweltmodell. Lernmethoden unterscheiden modellfrei vs. modellbasiert sowie on-policy vs. off-policy. Deep RL nutzt neuronale Netze, um Zustände oder Politiken zu approximationen.

Wichtige Algorithmen: modellfrei, wertbasierte Ansätze wie Q-Learning und Deep Q-Networks (DQN); politikbasierte und hybride Methoden wie REINFORCE, Actor-Critic-Varianten (z. B. A2C, SAC, DDPG). In der Praxis kommen oft tiefe Netze zum Einsatz, um komplexe Zustände zu verarbeiten.

Herausforderungen und Anwendungen: Zentrale Schwierigkeiten sind Exploration vs. Exploitation, Sample-Effizienz, Stabilität des Lernprozesses, teilweise Beobachtbarkeit und Belohnungsdesign. Anwendungen finden sich in Robotik, Spielen, autonomem Fahren, Logistik und Ressourcenmanagement; Benchmarks wie OpenAI Gym dienen der Bewertung.

Geschichte und Perspektiven: Erste Ansätze stammen aus Q-Learning und TD-Lernen der 1980er/1990er Jahre. Der Durchbruch mit Deep RL kam ab ca. 2013–2015, als tiefe Netze RL-Algorithmen auf komplexe Aufgaben anwenden. Zukünftige Entwicklungen fokussieren auf Effizienz, Sicherheit und Realwelt-Deployment.