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Reinforcement Learning mit Simulink-Modellen

Maschinelles Lernen fasst viele Methoden zusammen, die mit der Generierung von Wissen aus Erfahrung verbunden sind. Überwachtes Lernen befasst sich mit der Erstellung von Modellen, die auf Daten basieren. Unüberwachtes Lernen beschäftigt sich mit der Identifizierung von Strukturen in Daten. Beim bestärkenden Lernen, dem sogenannten Reinforcement Learning, das manchmal als Unterkategorie des überwachten Lernens gesehen wird, geht es um eine Strategie, die durch Ausprobieren gelernt wird und die zu einer maximalen Belohnung führt. Die Belohnungsfunktion muss dabei für jeden Anwendungsfall definiert werden.