Was ist Reinforcement Learning?

Reinforcement Learning (RL) ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent durch Interaktion mit einer Umgebung lernt, Entscheidungen zu treffen. Im RL besteht das Ziel des Agenten darin, eine Policy (eine Strategie) zu erlernen, um Aktionen auszuwählen, die die kumulative Belohnung über die Zeit maximieren.

Im Gegensatz zum überwachten Lernen, das gelabelte Beispiele benötigt, beruht RL auf Trial-and-Error-Feedback: Aktionen, die positive Ergebnisse (Belohnungen) erzeugen, werden verstärkt, während solche mit negativen Ergebnissen (Bestrafungen) vermieden werden.

RL ist im Wesentlichen „ein rechnerischer Ansatz zum Verständnis und zur Automatisierung zielgerichteten Lernens und Entscheidens“, bei dem der Agent aus direkter Interaktion mit seiner Umgebung lernt, ohne externe Überwachung oder ein vollständiges Modell der Welt zu benötigen.

— Sutton und Barto, Reinforcement Learning Forscher

In der Praxis bedeutet dies, dass der Agent kontinuierlich den Zustands-Aktions-Raum erkundet, die Ergebnisse seiner Aktionen beobachtet und seine Strategie anpasst, um zukünftige Belohnungen zu verbessern.

Schlüsselkonzepte und Komponenten

Reinforcement Learning umfasst mehrere Kernelemente. Allgemein interagiert ein Agent (der Lernende oder Entscheidungsträger) mit einer Umgebung (dem externen System oder Problemraum), indem er Aktionen in diskreten Zeitschritten ausführt.

In jedem Schritt beobachtet der Agent den aktuellen Zustand der Umgebung, führt eine Aktion aus und erhält anschließend eine Belohnung (ein numerales Feedbacksignal) von der Umgebung. Über viele solcher Interaktionen hinweg versucht der Agent, seine gesamte (kumulative) Belohnung zu maximieren.

Schlüsselkonzepte und Komponenten des Reinforcement Learning Frameworks

Wie Reinforcement Learning funktioniert

RL wird oft als Markov-Entscheidungsprozess (MDP) formalisiert. In jedem diskreten Zeitschritt beobachtet der Agent einen Zustand St und wählt eine Aktion At. Die Umgebung wechselt dann in einen neuen Zustand St+1 und gibt eine Belohnung Rt+1 basierend auf der ausgeführten Aktion aus.

Über viele Episoden sammelt der Agent Erfahrungen in Form von Zustand–Aktion–Belohnungs-Sequenzen. Durch die Analyse, welche Aktionen zu höheren Belohnungen führten, verbessert der Agent schrittweise seine Policy.

Zum Beispiel könnte ein RL-Agent, der einen Roboter steuert, normalerweise eine bewährte sichere Route wählen (Nutzung), aber manchmal einen neuen Weg ausprobieren (Erkundung), um möglicherweise eine schnellere Route zu entdecken. Das Ausbalancieren dieses Kompromisses ist entscheidend, um die optimale Policy zu finden.

RL „ahmt den Trial-and-Error-Lernprozess nach, den Menschen verwenden“. Ein Kind lernt vielleicht, dass Aufräumen Lob bringt, während das Werfen von Spielzeug Tadel einbringt; ähnlich lernt ein RL-Agent, welche Aktionen Belohnungen bringen, indem er positives Feedback für gute Aktionen und negatives für schlechte erhält.

— AWS Machine Learning Dokumentation

Im Laufe der Zeit erstellt der Agent Wertschätzungen oder Policies, die die beste Abfolge von Aktionen zur Erreichung langfristiger Ziele erfassen.

In der Praxis akkumulieren RL-Algorithmen Belohnungen über Episoden und zielen darauf ab, den erwarteten Ertrag (Summe zukünftiger Belohnungen) zu maximieren. Sie lernen, Aktionen zu bevorzugen, die zu hohen zukünftigen Belohnungen führen, auch wenn diese Aktionen nicht die höchste unmittelbare Belohnung bringen. Diese Fähigkeit, langfristig zu planen (manchmal kurzfristige Opfer in Kauf zu nehmen), macht RL geeignet für komplexe, sequenzielle Entscheidungsaufgaben.

Wie Reinforcement Learning in der Praxis funktioniert

Arten von Reinforcement Learning Algorithmen

Es gibt viele Algorithmen zur Umsetzung von Reinforcement Learning. Grob lassen sie sich in zwei Klassen einteilen: modellbasierte und modellfreie Methoden.

Innerhalb dieser Kategorien unterscheiden sich Algorithmen darin, wie sie die Policy oder Wertfunktion repräsentieren und aktualisieren. Zum Beispiel lernt Q-Learning (eine wertbasierte Methode) Schätzungen der „Q-Werte“ (erwarteter Ertrag) für Zustand-Aktions-Paare und wählt die Aktion mit dem höchsten Wert.

Policy-Gradient-Methoden parametrisieren die Policy direkt und passen deren Parameter mittels Gradientenanstieg auf die erwartete Belohnung an. Viele fortgeschrittene Methoden (wie Actor-Critic oder Trust Region Policy Optimization) kombinieren Wertschätzung und Policy-Optimierung.

Im Deep RL skalieren Algorithmen wie Deep Q-Networks (DQN) oder Deep Policy Gradients RL auf komplexe reale Aufgaben.

Gängige RL-Algorithmen umfassen Q-Learning, Monte-Carlo-Methoden, Policy-Gradient-Methoden und Temporal-Difference-Lernen, und „Deep RL“ bezeichnet die Nutzung tiefer neuronaler Netze in diesen Methoden.

— AWS Machine Learning Dokumentation

Arten von Reinforcement Learning Algorithmen

Anwendungsgebiete von Reinforcement Learning

Reinforcement Learning wird in vielen Bereichen angewendet, in denen sequenzielle Entscheidungsfindung unter Unsicherheit entscheidend ist. Wichtige Anwendungsgebiete sind:

Anwendungsgebiete von Reinforcement Learning in verschiedenen Branchen

Reinforcement Learning vs. andere maschinelle Lernverfahren

Reinforcement Learning ist eines der drei Hauptparadigmen des maschinellen Lernens (neben überwachten und unüberwachten Lernen), unterscheidet sich jedoch stark im Fokus. Überwachtes Lernen trainiert an gelabelten Eingabe-Ausgabe-Paaren, während unüberwachtes Lernen Muster in unlabeled Daten findet.

Im Gegensatz dazu benötigt RL keine gelabelten Beispiele für korrektes Verhalten. Stattdessen definiert es ein Ziel über das Belohnungssignal und lernt durch Versuch und Irrtum. Im RL sind die „Trainingsdaten“ (Zustand-Aktion-Belohnungs-Tupel) sequenziell und voneinander abhängig, da jede Aktion zukünftige Zustände beeinflusst.

Einfach gesagt, überwacht das überwachte Lernen ein Modell, was es vorhersagen soll; Reinforcement Learning lehrt einen Agenten, wie er handeln soll. RL lernt durch „positive Verstärkung“ (Belohnung) statt durch das Zeigen der korrekten Antworten.

— IBM Machine Learning Übersicht

Dies macht RL besonders leistungsfähig für Aufgaben, die Entscheidungsfindung und Steuerung erfordern. Es bedeutet aber auch, dass RL herausfordernder sein kann: Ohne gelabeltes Feedback muss der Agent gute Aktionen selbst entdecken, was oft viel Erkundung der Umgebung erfordert.

Reinforcement Learning vs. andere Paradigmen des maschinellen Lernens

Herausforderungen des Reinforcement Learning

Trotz seiner Leistungsfähigkeit bringt RL praktische Herausforderungen mit sich:

Herausforderungen bei der Implementierung von Reinforcement Learning

Fazit

Zusammenfassend ist Reinforcement Learning ein autonomes Lernframework, bei dem ein Agent lernt, Ziele zu erreichen, indem er mit seiner Umgebung interagiert und die kumulative Belohnung maximiert. Es kombiniert Ideen aus der optimalen Steuerung, dynamischer Programmierung und Verhaltenspsychologie und bildet die Grundlage vieler moderner KI-Durchbrüche.

Indem Probleme als sequenzielle Entscheidungsaufgaben mit Feedback formuliert werden, ermöglicht RL Maschinen, komplexe Verhaltensweisen eigenständig zu erlernen und überbrückt die Lücke zwischen datengetriebenem Lernen und zielgerichtetem Handeln.