Im Bereich des verstärkenden Lernens (Reinforcement Learning) bezieht sich die Explorationsrate auf den Grad, zu dem ein Agent neue Aktionen ausprobiert, anstatt sich auf bekannte Aktionen zu verlassen, die bereits gute Ergebnisse geliefert haben. Dies ist ein wichtiger Aspekt, um Gleichgewicht zwischen **Exploration** (das Ausprobieren neuer Aktionen, um mehr über die Umgebung zu lernen) und **Exploitation** (das Nutzen des bereits erworbenen Wissens, um die Belohnung zu maximieren) zu finden. Ein gängiger Ansatz zur Steuerung der Explorationsrate ist die **ε-greedy Strategie**. Dabei wählt der Agent mit einer Wahrscheinlichkeit von ε eine zufällige Aktion (Exploration) und mit einer Wahrscheinlichkeit von 1-ε die beste bekannte Aktion (Exploitation). Zu Beginn des Lernprozesses ist ε oft hoch, um eine breite Erkundung der Umgebung zu ermöglichen, und wird dann im Laufe der Zeit reduziert, um den Fokus auf die Nutzung des erworbenen Wissens zu legen. Ein Beispiel für die Anpassung der Explorationsrate ist die **ε-Decay Strategie**, bei der ε schrittweise verringert wird, je mehr der Agent lernt. Dies hilft dem Agenten, anfangs viel zu erkunden und später das Gelernte effizient zu nutzen. Weitere Informationen zum verstärkenden Lernen und zur Explorationsrate findest du beispielsweise auf [Wikipedia](https://de.wikipedia.org/wiki/Verstärkendes_Lernen).