2 Fragen zu Maschinelleslernen

Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) sind eng miteinander verbundene Bereiche der Informatik, die sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Systemen beschäftigen, die aus Daten lernen und intelligente Entscheidungen treffen können. - **Künstliche Intelligenz (KI)**: Dies ist ein breiteres Feld, das darauf abzielt, Maschinen zu entwickeln, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Problemlösung, Sprachverarbeitung, Wahrnehmung und Entscheidungsfindung. - **Maschinelles Lernen (ML)**: Dies ist ein Teilbereich der KI, der sich speziell auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit dafür programmiert zu sein. ML-Modelle werden mit großen Datenmengen trainiert und verbessern ihre Leistung im Laufe der Zeit durch Erfahrung. Ein Beispiel für ML ist die Bilderkennung, bei der ein Algorithmus darauf trainiert wird, Objekte in Bildern zu identifizieren. KI umfasst jedoch auch andere Techniken und Ansätze wie regelbasierte Systeme, Expertensysteme und neuronale Netze. Weitere Informationen zu diesen Themen können auf spezialisierten Websites wie [Wikipedia](https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenz) gefunden werden.

Reinforcement Learning (RL) ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent durch Interaktion mit einer Umgebung lernt, optimale Entscheidungen zu treffen. Der Agent erhält für seine Aktionen Rückmeldungen in Form von Belohnungen (Rewards) oder Bestrafungen und passt sein Verhalten so an, dass er langfristig möglichst viel Belohnung erhält. Im Gegensatz zu überwachtem Lernen gibt es beim Reinforcement Learning keine festen Eingabe-Ausgabe-Paare. Stattdessen entdeckt der Agent durch Ausprobieren (Trial-and-Error), welche Aktionen in bestimmten Situationen am vorteilhaftesten sind. Typische Anwendungen sind Spiele, Robotik oder autonome Systeme. Die wichtigsten Begriffe im Reinforcement Learning sind: - **Agent**: Das lernende System, das Entscheidungen trifft. - **Umgebung (Environment)**: Die Welt, in der der Agent agiert. - **Zustand (State)**: Die aktuelle Situation des Agenten in der Umgebung. - **Aktion (Action)**: Eine Handlung, die der Agent ausführen kann. - **Belohnung (Reward)**: Rückmeldung der Umgebung, wie gut eine Aktion war. - **Politik (Policy)**: Die Strategie, nach der der Agent seine Aktionen auswählt. Bekannte Algorithmen im Reinforcement Learning sind Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN) und Policy-Gradient-Methoden.