Grundlagen des Reinforcement Learning

Reinforcement Learning mit Gymnasium in Python

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

Reinforcement Learning

 

  • Agent lernt durch Ausprobieren

 

Bild mit zwei Symbolen: eines für den Agenten, eines für die Umgebung.

Reinforcement Learning mit Gymnasium in Python

Reinforcement Learning

 

  • Agent lernt durch Ausprobieren

 

Bild zeigt, dass die Umgebung dem Agenten Beobachtungen liefert.

Reinforcement Learning mit Gymnasium in Python

Reinforcement Learning

 

  • Agent lernt durch Ausprobieren

 

Bild zeigt: Die Umgebung liefert dem Agenten Beobachtungen, dann handelt der Agent entsprechend.

Reinforcement Learning mit Gymnasium in Python

Reinforcement Learning

 

  • Agent lernt durch Ausprobieren
  • Agent erhält:
    • Belohnungen für gute Entscheidungen
    • Strafen für schlechte Entscheidungen
  • Ziel: positives Feedback über die Zeit maximieren

 

Bild zeigt: Die Umgebung liefert dem Agenten Beobachtungen; der Agent handelt und erhält je nach Aktion Belohnungen oder Strafen.

Reinforcement Learning mit Gymnasium in Python

RL wie Haustiertraining

Bild zeigt einen alten Mann (Umgebung), der ein Haustier (Agent) trainiert.

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RL vs. andere ML-Typen

Die Grafik zeigt eine Tabelle mit dem Titel „Überwachtes Lernen“: Datentyp = gelabelte Daten; Ziel = Vorhersagen aus Eingaben; geeignet für Klassifikation und Regression.

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RL vs. andere ML-Typen

Die Grafik vergleicht Überwachtes und Unüberwachtes Lernen. Überwacht: gelabelte Daten, Ziel Vorhersagen, geeignet für Klassifikation/Regression. Unüberwacht: ungelabelte Daten, Ziel Muster/Assoziationen finden, geeignet für Clustering/Assoziationsanalyse.

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RL vs. andere ML-Typen

Die Tabelle erweitert den Vergleich um RL neben Überwachtem und Unüberwachtem Lernen. Überwacht: gelabelte Daten, Vorhersagen, Klassifikation/Regression. Unüberwacht: ungelabelte Daten, Muster/Assoziationen, Clustering/Assoziationsanalyse. RL: keine vordefinierten Trainingsdaten nötig, trifft Entscheidungen zur Maximierung von Belohnungen aus der Umgebung; geeignet für Entscheidungsaufgaben.

Reinforcement Learning mit Gymnasium in Python

Wann RL nutzen?

 

  • Sequenzielle Entscheidungen
    • Entscheidungen beeinflussen künftige Beobachtungen
  • Lernen über Belohnungen und Strafen
    • Keine direkte Aufsicht

Icon für einen Roboter

Reinforcement Learning mit Gymnasium in Python

Geeignet für RL: Videospiele spielen

  • Spieler trifft sequenzielle Entscheidungen
  • Erhält Punkte und verliert Leben je nach Aktion

Bild: Videospielszene, in der der Agent eine Entscheidung trifft.

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Ungeeignet für RL: Objekterkennung im Spiel

  • Keine sequenziellen Entscheidungen
  • Keine Interaktion mit einer Umgebung

Bild: Videospiel-Frame, Ziel ist das Erkennen verschiedener Pokémon.

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RL-Anwendungen

Robotik
  • Robotern das Laufen beibringen
  • Objektmanipulation

Bild zeigt eine Roboterhand.

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RL-Anwendungen

Robotik
  • Robotern das Laufen beibringen
  • Objektmanipulation

Bild zeigt eine Roboterhand.

Finanzen
  • Handel und Investitionen optimieren
  • Gewinn maximieren

Bild: Viel Geld fliegt aus einem offenen Aktenkoffer vor blauem Hintergrund – symbolisiert finanziellen Erfolg.

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RL-Anwendungen

Autonome Fahrzeuge
  • Sicherheit und Effizienz erhöhen
  • Unfallrisiken minimieren

Bild zeigt mehrere autonome Fahrzeuge auf der Straße.

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RL-Anwendungen

Autonome Fahrzeuge
  • Sicherheit und Effizienz erhöhen
  • Unfallrisiken minimieren

Bild zeigt mehrere autonome Fahrzeuge auf der Straße.

Chatbot-Entwicklung
  • Gesprächsfähigkeiten verbessern
  • Nutzererlebnisse verbessern

Bild zeigt einen Chatbot im Gespräch.

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Wie geht’s weiter?

In diesem Kurs wirst du:

  • RL-Grundlagen und -Prinzipien verstehen
  • RL-Probleme erkennen, formulieren und lösen
  • Anwendung mit Gymnasium

Bild für das Gymnasium-Logo.

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Lass uns üben!

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