Artikel-Archiv iX 5/2019, Seite 42

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    Reinforcement Learning, Teil 1: Grundlagen der maschinellen Entscheidungsfindung

    Annäherung

    Versuch und Irrtum prägen nicht nur menschliches Lernen, auch Computerprogramme können ihren Handlungsspielraum über das Erforschen ihrer Umgebung erweitern. Wie Reinforcement Learning – maschinelles Lernen durch Belohnung – funktioniert, zeigen Beispiele mit Python und TensorFlow.

    Umfang: ca. 8 redaktionelle Seiten
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