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Reinforcement Learning

Sascha Block2025-01-26T18:45:08+01:00Tags: Actor-Critic Models, algorithmic trading, AlphaGo, autonomous vehicles, computational complexity, Deep Q-Networks, DQN, energy optimization, ethics in AI, Exploration vs. Exploitation, Google Dopamine, Markov Decision Process, MDP, OpenAI Five, OpenAI Gym, overfitting, Policy-Based Methods, Portfolio Optimization, PyTorch, Q-Learning, Reinforcement Learning, Reward Design, reward maximization, RL, RLlib, Robotics, safety in AI, Scalability, Smart Grids, sparse rewards, Stable-Baselines, Supervised Learning, TensorFlow, Unsupervised Learning|

Reinforcement Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Agenten darauf trainiert, durch Interaktion mit ihrer Umgebung optimale Entscheidungen zu treffen. Reinforcement Learning findet Anwendung in autonomen Fahrzeugen, Robotik, Spielen wie AlphaGo und AlphaZero sowie der Optimierung von Ressourcen in Energiesystemen.

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