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Vers.: 1.1 Revision: 3 Build: 20
Reinforcement Learning
Bestärkendes Lernen oder verstärkendes Lernen steht für eine Reihe von Methoden
des maschinellen Lernens, bei denen ein Software-Agent selbständig eine Strategie erlernt,
um erhaltene Belohnungen zu maximieren.
KnowHow vorhanden Kompetenzen ausbauen Erwerben neuer Kenntnisse ist nötig
1. Grundlagen des maschinellen Lernens: Verständnis der grundlegenden Konzepte und
Prinzipien des maschinellen Lernens.
2. Python-Programmierung: Kenntnisse in der Programmiersprache Python, die häufig für
maschinelles Lernen verwendet wird.
3. Reinforcement Learning: Verständnis der Konzepte und Techniken des verstärkenden
Lernens.
4. Markov-Entscheidungsprozesse (MDPs): Kenntnisse in der Modellierung von Problemen
als MDPs.
5. Q-Learning: Verständnis und Implementierung des Q-Learning-Algorithmus.
6. Deep Q-Networks (DQNs): Anwendung von DQNs zur Lösung komplexer Probleme.
7. Policy-Gradient-Methoden: Kenntnisse in der Anwendung von
Policy-Gradient-Algorithmen.
8. Actor-Critic-Methoden: Verständnis und Implementierung von
Actor-Critic-Algorithmen.
9. Monte-Carlo-Methoden: Anwendung von Monte-Carlo-Methoden im Reinforcement Learning.
10. Temporal-Difference-Learning: Kenntnisse in
Temporal-Difference-Learning-Techniken.
11. Exploration vs. Exploitation: Strategien zur Balance zwischen Exploration und
Ausnutzung.
12. Belohnungsfunktionen: Gestaltung und Optimierung von Belohnungsfunktionen.
13. Neuronale Netze: Anwendung von neuronalen Netzen im Reinforcement Learning.
14. TensorFlow und PyTorch: Kenntnisse in der Nutzung von TensorFlow und PyTorch für
Reinforcement Learning.
15. OpenAI Gym: Nutzung von OpenAI Gym zur Entwicklung und Testung von
Reinforcement-Learning-Algorithmen.
16. Hyperparameter-Tuning: Optimierung der Hyperparameter von
Reinforcement-Learning-Modellen.
17. Modellbewertung: Techniken zur Bewertung der Leistung von
Reinforcement-Learning-Modellen.
18. Datenvorverarbeitung: Techniken zur Vorbereitung von Daten für das Training von
Modellen.
19. Dokumentation: Erstellung und Pflege von Dokumentationen für Modelle und Code.
20. Kontinuierliches Lernen: Bereitschaft, sich kontinuierlich über neue Entwicklungen
und Best Practices im Bereich Reinforcement Learning zu informieren.