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KI - kurz und informativ, Klartext "to Go" in unter 5 Minuten Podcast
Reinforcement Learning: Agent, Policy und Lernen durch Belohnung

Reinforcement Learning: Agent, Policy und Lernen durch Belohnung

KI - kurz und informativ, Klartext "to Go" in unter 5 Minuten vor 1 Tag

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Wie lernt eine Maschine, ohne dass ihr jemand sagt, was richtig
ist (wie beim supervised learning z.B.)?

Mit dieser Folge starten wir die Reihe über Roboter und
Reinforcement Learning (bestärkendes Lernen) und schauen uns die
Grundlagen an: Was ist ein Agent, was ist eine Policy, und warum
sammelt eine Maschine überhaupt Punkte?

Dabei gibt es zwei grosse Herausforderungen: das Credit
Assignment Problem und das Dilemma zwischen Exploration und
Exploitation.

Themen dieser Folge:

Reinforcement Learning

Agent, Umgebung, Zustand, Aktion und Belohnung

Policy: die gerlente Strategie

Credit Assignment Problem

Exploration vs. Exploitation

Warum Robotik-Training aufwendig ist

Hört unbedingt auch in diese Folgen rein:

KI, die selbstständig lernt (Folge 3)

Wie lernen Maschinen? - Optimierung erklärt

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⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://podcast.pyucation.de⁠⁠⁠⁠⁠⁠

Dort findet ihr eine Übersicht über alle Folgen sowie die meist
gestellten Fragen schnell beantwortet.