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Sehr geehrter Herr Do,

maschinelles Lernen bedarf einer enormen Menge an Trainingsdaten. Nicht so das Reinforcement Learning. Dessen Algorithmus lernt nämlich durch Versuch und Irrtum und ist nicht allein auf vorgegebene Beispiele angewiesen. Aber reicht das aus, um komplexe Steuerungen schneller als bisher zu optimieren? In dieser Ausgabe erfahren Sie, wie sich die Potenziale von Reinforcement Learning in zwei verschiedenen, komplexen Steuerungsproblemen entfalten könnten.

Viel Spaß beim Lesen!
Andreas Müller
Chefredakteur

Tel: +49 (0) 8106 / 350 - 164
E-Mail: anm@win-verlag.de
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