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Reinforcement Learning (RL) ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, in dem Agenten durch Trial-and-Error und Rückkopplung aus Belohnungen lernen, Aktionen zu wählen. Es modelliert Entscheidungsprozesse in sequentiellen Umgebungen und eignet sich für Steuerungs-, Optimierungs- und Planungsaufgaben. Anwendungen reichen von Robotik bis zu Empfehlungen.
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