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Reinforcement Learning, Teil 1: Grundlagen der maschinellen Entscheidungsfindung

Annäherung
iX 05/2019, S. 42

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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.

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Autor: Gerhard Völkl
Redakteur: Kersten Auel
Länge des Artikels: ca. 4 redaktionelle Seiten
Dateigröße: 445.47 KB
Format: PDF
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