Glossar · AIZuletzt aktualisiert: 8. August 2026

Was ist Reinforcement Learning Agent?

Es handelt sich um eine Softwareeinheit, die lernt, die richtigen Entscheidungen zu treffen, indem sie durch Versuch und Irrtum Belohnungen erhält.

Definition

Diese Einheit mit künstlicher Intelligenz erhält eine Belohnung für jede richtige Bewegung, die sie beim Bewegen in einer Umgebung ausführt, und eine Strafe für eine falsche Bewegung. Mit der Zeit entdeckt er die beste Strategie, um die meisten Gewinne einzufahren. Es gibt einen sich selbst entwickelnden Lernprozess.

Analogie: Es ist, als würde ein Spieler versuchen, ein neues Spiel zu lernen, ohne die Regeln zu lesen, indem er einfach sieht, wie man Punkte gewinnt und verliert.

So funktioniert es

Das System führt zunächst zufällige Bewegungen aus, analysiert die Ergebnisse und speichert die erfolgreichen Ergebnisse in seinem Speicher, um beim nächsten Mal genauere Entscheidungen zu treffen.

Wo es eingesetzt wird

Es wird häufig in Robotersystemen, künstlicher Intelligenz für Spiele und automatisierten Aktienhandelsstrategien eingesetzt.

Häufig verwechselt mit

Im Gegensatz zu Bots, die mit standardmäßig programmierten Regeln arbeiten, entwickelt er mit Erfahrung seine eigene Strategie.

Häufige Fragen

Machen diese Einheiten immer alles richtig?

Nein, sie versuchen lediglich, den effizientesten Weg entsprechend dem vorgegebenen Belohnungsmechanismus zu finden.