Was ist Reinforcement Learning?

Reinforcement Learning ist eine Methode, bei der ein KI gesteuertes System, auch Agent genannt, eigenständig Handlungen in einer Umgebung lernt, um eine maximale Belohnung zu erzielen. Dabei interagiert der Agent mit seiner Umgebung und bekommt Feedback für seine Handlungen in Form von Belohnung. Auf Basis der Belohnung optimiert der Agent seine Strategien  und Handlungen, um die Belohnung zu maximieren.

So funktioniert Reinforcement Learning

Dem Agenten wird in einer Umgebung eine Aufgabe geben. Die Ausführung beziehungsweise die Erledigung der Aufgabe wird dem Agenten nicht gezeigt. Der Agent versucht nun mit verschiedenen Handlungen auf die Situation zu reagieren. Dabei bekommt er Feedback in Form von Belohnungen. Während des Trainings lernt er, die Situation einzuschätzen und optimiert seine Strategie, um seine Belohnung zu maximieren.

Anwendungsbereiche von Reinforcement Learning

Es gibt bereits konkrete Anwendungsbereiche, in denen Reinforcement Learning zum Einsatz kommt. Einige Praxisbeispiele sind im folgenden aufgelistet:

• Die Alibaba Gruppe steuert das Bieterverfahren für Displaywerbung mit Hilfe von Reinforcement Learning, um die Performance für die Bieter zu optimieren.
• Google nutzt das Lernverfahren zur Steuerung der Klimaanlagen in Rechenzentren, um Energie einzusparen.
• Beim Einsatz in Verkehrssystemen wird die Steuerung der Ampelanlagen mit Hilfe von Reinforcement Learning zum Einsatz.
• Einsatz im Finanzmarkt: Mit Hilfe von Reinforcement Learning kann ein System lernen einen maximalen monetären Output auf den Aktienmärkten zu generieren.

Es wird deutlich, dass es sehr konkrete Anwendungsfälle gibt, in denen Reinforcement Learning zum Einsatz kommt und so den Einsatz von Ressourcen optimiert.