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Der Markow Entscheidungsprozess (engl. Markov Decision Process, MDP) ist ein mathematisches Modell zur Beschreibung von Entscheidungsproblemen, bei denen Ergebnisse teilweise zufällig und teilweise durch Entscheidungen beeinflusst werden. Er findet breite Anwendung in Bereichen wie Künstliche Intelligenz, Operations Research und Wirtschaft.
Synonyme: Markov Decision Process, Markow-Entscheidungsmodell, Markow-Prozess mit Entscheidungen↗Q-Learning: Grundlagen und Anwendungen des Reinforcement LearningsQ-Learning ist ein zentraler Algorithmus im Bereich des Reinforcement Learnings, der es Agenten ermöglicht, optimale Entscheidungen in unbekannten Umgebungen durch Lernen aus Belohnungen zu treffen.
Synonyme: Q-Funktion Lernen, Q-Lernalgorithmus, wertbasiertes Reinforcement Learning↗Epsilon Gieriger AlgorithmusDer Epsilon Gierige Algorithmus ist eine Strategie im Bereich der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens, die es ermöglicht, in Entscheidungsproblemen eine Balance zwischen dem Ausprobieren neuer Aktionen und der Nutzung bereits bekannter, guter Aktionen zu finden.
Synonyme: Epsilon-Greedy Algorithmus, ε-gieriger Algorithmus, ε-greedy Strategie↗Reinforcement LearningReinforcement Learning ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das darauf abzielt, durch Interaktion mit einer Umgebung optimale Entscheidungsstrategien zu erlernen. Es findet breite Anwendung in Robotik, Spieleentwicklung und autonomen Systemen.
Synonyme: Belohnungsbasiertes Lernen, Bestärkendes Lernen, RL↗Keine passenden Artikel gefunden
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