Reinforcement Learning (RL), auf Deutsch "verstärkendes Lernen", ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der ein Agent (das kann ein Algorithmus oder ein Programm sein) in einer bestimmten Umgebung agiert, um durch Belohnungen oder Strafen zu lernen. Das Ziel des Agents ist es, eine Strategie zu entwickeln, die seine kumulative Belohnung maximiert. Diese Lernmethode ist besonders nützlich in Szenarien, in denen genaue Daten nicht leicht verfügbar sind oder der Agent mit einer sich verändernden Umgebung interagieren muss.
Ein einfacher Vergleich zur Verdeutlichung: Stell dir vor, du trainierst einen Hund. Jedes Mal, wenn der Hund eine gute Tat vollbringt, zum Beispiel sich hinsetzt, bekommt er ein Leckerli (Belohnung). Wenn er etwas Unerwünschtes tut, wie zum Beispiel an den Möbeln zu kauen, erhält er keine Belohnung oder sogar eine milde Strafe. Mit der Zeit lernt der Hund, welche Aktionen zu positiven Ergebnissen führen und wiederholt diese häufiger. Ähnlich funktioniert Reinforcement Learning, mit dem Unterschied, dass es hier um Software-Agents und digitale Belohnungen geht.
Ein zentrales Konzept im RL ist der "Belohnungspfad". Der Agent erhält Feedback durch sogenannte Belohnungen (positive oder negative Werte), die seine Aktionen in der Umgebung bewerten. Diese Belohnungen helfen dem Agenten, eine Reihe von Aktionen zu bestimmen, die ihn langfristig am besten ans Ziel bringen. Damit der Agent effizient lernen kann, nutzt RL verschiedene Algorithmen und Techniken wie Q-Learning, Policy Gradients oder Deep Q-Network (DQN).
Reinforcement Learning findet Anwendung in verschiedenen Bereichen wie der Robotik, dem autonomen Fahren, Spielen und Simulatoren sowie im Bereich personalisierter Empfehlungen. In der App- und Webentwicklung kann RL verwendet werden, um Nutzerinteraktionen zu analysieren und personalisierte Funktionen zu entwickeln, die das Nutzererlebnis verbessern. Durch den Einsatz von RL können Entwicklern intelligente Systeme schaffen, die sich an veränderte Bedingungen anpassen und kontinuierlich besser werden.