Reinforcement Learning ist ein Teilgebiet des Machine Learnings. Hierbei werden selbstständig lernende Agenten programmiert, deren Lernvorgang ausschließlich durch ein Belohnungssystem und die Beobachtung der Umgebung gesteuert wird. In diesem Praxis-Handbuch zeigt Maxim Lapan, wie diese Technologie in der Praxis eingesetzt wird. Sie lernen, wie Sie passende RL-Methoden für Ihre Problemstellung auswählen und mithilfe von Deep-Learning-Methoden Agenten für verschiedene Aufgaben trainieren, wie z.B. für das Lösen eines Zauberwürfels, für Natural Language Processing in Microsofts TextWorld-Umgebung oder zur Realisierung moderner Chatbots. Alle Beispiele sind so gewählt, dass sie leicht verständlich sind und auch ohne Zugang zu großer Rechenleistung umgesetzt werden können. Unter Einsatz von Python und der Bibliothek PyTorch ermöglicht der Autor so einen einfachen und praktischen Einstieg in die Konzepte und Methoden des Reinforcement Learnings wie Deep Q-Networks, Wertiteration, Policy Gradients, Trust Region Policy Optimization (TRPO), genetische Algorithmen und viele mehr. Es werden grundlegende Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning sowie ein sicherer Umgang mit Python vorausgesetzt.
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