Reinforcement Learning
Reinforcement Learning verständlich erklärt: Wie Agenten durch Versuch, Irrtum und Belohnungssignale lernen, Entscheidungen zu treffen – von Self-Play-Training und Algorithmus-Fortschritten bis zu echten Einsätzen in Spielen, Robotik und der Ausrichtung von Sprachmodellen.
Reinforcement Learning lehrt Maschinen, durch Interaktion mit der Umgebung zu entscheiden: Ein Agent probiert Aktionen, erhält Belohnungen oder Strafen und verfeinert seine Strategie Schritt für Schritt. Es steckt hinter AlphaGos Sieg über den Go-Weltmeister, Ataraxos' Rekordlauf gegen Top-Stratego-Spieler und dem Alignment-Training heutiger Sprachmodelle. Dieses Thema verfolgt Algorithmen, Self-Play-Techniken, Reward Modeling und reale Einsätze in Robotik, Spielen und KI-Assistenten.
