Dieses Buch ist in f???nf Einheiten gegliedert und bietet eine ganzheitliche Lernerfahrung. Die Reise beginnt mit einer Einf???hrung in Bandit-Algorithmen, wobei Kernkonzepte wie die Algorithmen Upper Confidence Bound (UCB) und Probably Approximately Correct (PAC) erforscht werden. Die n???chste Einheit f???hrt in den vollst???ndigen Rahmen des Reinforcement Learning (RL) ein und geht dabei ???ber Bandit-Algorithmen hinaus, um Interaktionen zwischen Akteur und Umgebung ???ber mehrere Zeitschritte zu ber???cksichtigen. ...
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Dieses Buch ist in f???nf Einheiten gegliedert und bietet eine ganzheitliche Lernerfahrung. Die Reise beginnt mit einer Einf???hrung in Bandit-Algorithmen, wobei Kernkonzepte wie die Algorithmen Upper Confidence Bound (UCB) und Probably Approximately Correct (PAC) erforscht werden. Die n???chste Einheit f???hrt in den vollst???ndigen Rahmen des Reinforcement Learning (RL) ein und geht dabei ???ber Bandit-Algorithmen hinaus, um Interaktionen zwischen Akteur und Umgebung ???ber mehrere Zeitschritte zu ber???cksichtigen. Markov-Entscheidungsprozesse (MDPs) werden als grundlegender Rahmen f???r die Modellierung sequenzieller Entscheidungsaufgaben eingef???hrt. Die vierte Einheit befasst sich mit Methoden der dynamischen Programmierung, temporalen Differenzen (TD) und der Bellman-Optimalit???tsgleichung in RL. Diese Konzepte erm???glichen es Agenten, ihre Aktionen effektiv zu planen, zu lernen und zu optimieren. Die letzte Einheit besch???ftigt sich mit fortgeschrittenen RL-Techniken wie Eligibility Traces, Funktionsann???herung, Methoden der kleinsten Quadrate, Fitted Q-learning, Deep Q-Network (DQN) und Policy Gradient Algorithmen.
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