Im Herzen der zeitgenössischen künstlichen Intelligenz (KI) erweist sich das Reinforcement Learning (RL) als ein besonders faszinierendes Forschungsfeld. KI- und Machine-Learning (ML)-Entwickler widmen sich zunehmend RL-Methoden, um intelligente Anwendungen und Werkzeuge zu entwickeln und zu verfeinern.
Das maschinelle Lernen bildet die Grundlage aller KI-gestützten Produkte. Entwickler greifen auf verschiedene ML-Techniken zurück, um ihre intelligenten Apps und Spiele zu trainieren. Die ML-Landschaft ist äußerst vielfältig, und jedes Entwicklungsteam hat seine eigenen, oft einzigartigen Ansätze für das Maschinentraining.
Eine besonders vielversprechende ML-Methode ist das Deep Reinforcement Learning. Hier wird das unerwünschte Verhalten einer Maschine bestraft, während erwünschte Aktionen belohnt werden. Experten sind sich einig, dass diese Methode die KI dazu bringen kann, aus ihren eigenen Erfahrungen zu lernen.
Dieser umfassende Leitfaden zu Reinforcement-Learning-Techniken für intelligente Anwendungen und Maschinen ist ein Muss, wenn du eine Karriere im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens anstrebst.
Was bedeutet Reinforcement Learning im Kontext des maschinellen Lernens?
RL ist eine Technik, die darauf abzielt, maschinelle Lernmodelle für Computerprogramme zu entwickeln. Diese Modelle ermöglichen es der Software, eine Reihe von Entscheidungen in komplexen und unsicheren Umgebungen zu treffen. Die Software lernt dabei, ein bestimmtes Ziel zu erreichen. In diesem Szenario ähnelt die Aufgabenstellung für die KI einem Spiel.
Die KI-Anwendung verwendet das Prinzip von Versuch und Irrtum, um eine kreative Lösung für das vorliegende Problem zu entwickeln. Sobald die KI die richtigen ML-Modelle verinnerlicht hat, kann sie die von ihr gesteuerte Maschine anweisen, bestimmte vom Programmierer gewünschte Aufgaben zu erfüllen.
Für jede korrekte Entscheidung und erfolgreiche Aufgabenerfüllung wird die KI belohnt. Im Gegensatz dazu muss sie bei falschen Entscheidungen mit Strafen, beispielsweise dem Verlust von Belohnungspunkten, rechnen. Das übergeordnete Ziel der KI-Anwendung ist es, die maximale Anzahl an Belohnungspunkten zu erzielen, um das Spiel zu gewinnen.
Der Programmierer der KI-Anwendung definiert die Spielregeln und die Belohnungsstrategie. Er legt auch das Problem fest, das die KI lösen soll. Im Gegensatz zu anderen ML-Modellen erhält das KI-Programm keine direkten Anweisungen vom Softwareentwickler.
Die KI muss selbstständig herausfinden, wie sie die Herausforderungen des Spiels löst, um maximale Belohnungen zu erhalten. Dabei kann sie auf Trial-and-Error, Zufallsversuche, Supercomputer-Fähigkeiten und innovative Denkansätze zurückgreifen.
Es ist wichtig, das KI-Programm mit einer leistungsstarken Computerinfrastruktur auszustatten und sein Denksystem mit vielfältigen, parallelen und historischen Spieldaten zu verbinden. So kann die KI eine bemerkenswerte, hochkomplexe Kreativität entfalten, die menschliche Vorstellungen übertreffen kann.
Bekannte Anwendungsbeispiele für Reinforcement Learning
#1. Triumph über den besten menschlichen Go-Spieler
Die AlphaGo-KI von DeepMind Technologies, einem Unternehmen von Google, ist ein Paradebeispiel für RL-basiertes maschinelles Lernen. Diese KI spielt das chinesische Brettspiel Go, ein 3000 Jahre altes Spiel, das Taktik und Strategie erfordert.
Die Entwickler haben AlphaGo mithilfe der RL-Methode trainiert. Es hat Tausende von Go-Partien gegen Menschen und sich selbst gespielt. 2016 besiegte es den weltbesten Go-Spieler Lee Se-dol in einem direkten Duell.
#2. Robotik im realen Einsatz
Roboter werden seit langem in Produktionslinien eingesetzt, wo Aufgaben im Voraus geplant und wiederholt ausgeführt werden. Die Entwicklung eines vielseitigen Roboters für den realen Einsatz, bei dem die Aktionen nicht im Vorfeld festgelegt sind, stellt eine große Herausforderung dar.
Eine durch Reinforcement Learning befähigte KI könnte jedoch eine effiziente, navigierbare und kurze Route zwischen zwei Punkten finden.
#3. Autonome Fahrzeuge
Forscher im Bereich autonomes Fahren nutzen häufig RL-Methoden, um ihren KI-Systemen folgende Fähigkeiten beizubringen:
- Dynamische Routenplanung
- Optimierung der Fahrspur
- Bewegungsplanung, wie Parken und Spurwechsel
- Optimierung von Controllern (elektronische Steuereinheiten) und Mikrocontrollern (MCUs)
- Szenariobasiertes Lernen auf Autobahnen
#4. Automatisierte Kühlsysteme
RL-gestützte KIs tragen zur Reduzierung des Energieverbrauchs von Kühlsystemen in großen Bürogebäuden, Einkaufszentren und vor allem Rechenzentren bei. Die KI sammelt Daten von Tausenden von Wärmesensoren.
Zusätzlich werden Daten über menschliche und maschinelle Aktivitäten erfasst. Basierend auf diesen Informationen kann die KI die zukünftige Wärmeentwicklung prognostizieren und Kühlsysteme bedarfsgerecht aktivieren und deaktivieren, um Energie zu sparen.
So konfigurierst du ein Reinforcement-Learning-Modell
Ein RL-Modell kann mithilfe folgender Methoden eingerichtet werden:
#1. Richtlinienbasiert
Dieser Ansatz ermöglicht es dem KI-Entwickler, die optimale Strategie für maximale Belohnungen zu ermitteln. Hier wird nicht mit einer Wertfunktion gearbeitet. Nachdem die richtlinienbasierte Methode festgelegt wurde, versucht der Reinforcement-Learning-Agent, diese Richtlinie zu nutzen, um in jedem Schritt Aktionen auszuführen, die es der KI ermöglichen, die Belohnungspunkte zu maximieren.
Es werden hauptsächlich zwei Arten von Richtlinien unterschieden:
#1. Deterministisch: Die Richtlinie führt in einem bestimmten Zustand immer dieselben Aktionen aus.
#2. Stochastisch: Die resultierenden Aktionen werden durch die Wahrscheinlichkeit ihres Auftretens bestimmt.
#2. Wertbasiert
Im Gegensatz dazu unterstützt der wertbasierte Ansatz den Entwickler bei der Ermittlung der optimalen Wertfunktion. Diese Funktion repräsentiert den maximalen Wert, der unter einer bestimmten Strategie in einem beliebigen gegebenen Zustand erreicht werden kann. Nach der Anwendung erwartet der RL-Agent die langfristigen Erträge eines oder mehrerer Zustände im Rahmen der genannten Strategie.
#3. Modellbasiert
Bei dem modellbasierten RL-Ansatz entwirft der KI-Entwickler ein virtuelles Modell der Umgebung. Der RL-Agent agiert dann in dieser Umgebung und lernt daraus.
Arten des Reinforcement Learning
#1. Positives Reinforcement Learning (PRL)
Positives Lernen impliziert das Hinzufügen von Elementen, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass ein gewünschtes Verhalten wiederholt auftritt. Diese Lernmethode wirkt sich positiv auf das Verhalten des RL-Agenten aus. PRL stärkt zudem bestimmte Verhaltensweisen deiner KI.
Diese Lernmethode soll die KI darauf vorbereiten, sich langfristig an Veränderungen anzupassen. Übermäßiges positives Lernen kann jedoch zu einer Überlastung der Zustände führen, was die Effizienz der KI beeinträchtigt.
#2. Negatives Reinforcement Learning (NRL)
Wenn der RL-Algorithmus der KI hilft, negatives Verhalten zu vermeiden oder zu beenden, lernt sie daraus und verbessert ihre zukünftigen Aktionen. Dies wird als negatives Lernen bezeichnet. Es bietet der KI eine begrenzte Intelligenz, um bestimmte Verhaltensanforderungen zu erfüllen.
Reale Anwendungsfälle des Reinforcement Learning
#1. E-Commerce-Lösungsentwickler haben personalisierte Tools für Produkt- oder Dienstleistungsvorschläge entwickelt. Die API eines solchen Tools kann mit einer Online-Shopping-Seite verbunden werden. Daraufhin lernt die KI von einzelnen Nutzern und schlägt individuell angepasste Waren und Dienstleistungen vor.
#2. Open-World-Videospiele bieten unendliche Möglichkeiten. Hinter dem Spielprogramm steht eine KI, die aus den Eingaben der Spieler lernt und den Videospielcode an unbekannte Situationen anpasst.
#3. KI-basierte Aktienhandels- und Anlageplattformen nutzen RL-Modelle, um die Bewegungen von Aktien und globalen Indizes zu analysieren. Dementsprechend erstellen sie ein Wahrscheinlichkeitsmodell, um Aktien für Investitionen oder Handel vorzuschlagen.
#4. Online-Videobibliotheken wie YouTube, Metacafe oder Dailymotion nutzen KI-Bots, die mithilfe des RL-Modells trainiert wurden, um personalisierte Videos für ihre Benutzer vorzuschlagen.
Reinforcement Learning versus Überwachtes Lernen
Das Ziel des Reinforcement Learning ist es, den KI-Agenten zu trainieren, sequentielle Entscheidungen zu treffen. In einfachen Worten: Die Ausgabe der KI hängt vom aktuellen Eingabestatus ab. Genauso hängt die nächste Eingabe in den RL-Algorithmus von der Ausgabe vorheriger Eingaben ab.
Eine KI-basierte Robotermaschine, die gegen einen menschlichen Schachspieler antritt, ist ein Beispiel für ein RL-Modell des maschinellen Lernens.
Im Gegensatz dazu trainiert der Entwickler beim überwachten Lernen den KI-Agenten, Entscheidungen basierend auf den anfänglichen oder anderen vorgegebenen Eingaben zu treffen. Autonome Fahr-KI-Systeme, die ihre Umgebung erkennen, sind ein herausragendes Beispiel für überwachtes Lernen.
Reinforcement Learning versus Unüberwachtes Lernen
Bisher haben wir festgestellt, dass die RL-Methode die KI dazu anregt, von den ML-Modellrichtlinien zu lernen. Die KI führt hauptsächlich die Schritte aus, die ihr die meisten Belohnungspunkte einbringen. RL hilft der KI, sich durch Versuch und Irrtum zu verbessern.
Im Gegensatz dazu speist der KI-Entwickler beim unüberwachten Lernen die KI-Software mit nicht gekennzeichneten Daten. Zudem gibt der ML-Lehrer der KI keine Informationen über die Datenstruktur oder was in den Daten zu suchen ist. Der Algorithmus lernt verschiedene Entscheidungen, indem er seine eigenen Beobachtungen der gegebenen, unbekannten Datensätze katalogisiert.
Weiterbildungsmöglichkeiten im Bereich Reinforcement Learning
Nachdem du nun die Grundlagen kennengelernt hast, findest du hier einige Online-Kurse, um das fortgeschrittene Reinforcement Learning zu erlernen. Du kannst dabei auch ein Zertifikat erhalten, das du auf LinkedIn oder anderen Social-Media-Plattformen präsentieren kannst:
Spezialisierung auf Reinforcement Learning: Coursera
Möchtest du die zentralen Konzepte des Reinforcement Learning im ML-Kontext beherrschen? Probiere den Coursera RL-Kurs aus, der online verfügbar ist und die Option eines selbstgesteuerten Lernens und einer Zertifizierung bietet. Der Kurs eignet sich, wenn du über folgende Vorkenntnisse verfügst:
- Programmierkenntnisse in Python
- Grundlegende statistische Kenntnisse
- Die Fähigkeit, Pseudocode und Algorithmen in Python-Code umzuwandeln
- Zwei bis drei Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung
- Auch Studierende im zweiten Studienjahr der Informatik sind zugelassen
Der Kurs hat eine Bewertung von 4,8 Sternen, und über 36.000 Studierende haben sich bereits in verschiedenen Kursen eingeschrieben. Zudem wird der Kurs finanziell gefördert, sofern der Kandidat bestimmte Zulassungskriterien von Coursera erfüllt.
Dieser Kurs wird vom Alberta Machine Intelligence Institute der University of Alberta angeboten. Renommierte Professoren der Informatik sind deine Kursleiter. Nach Abschluss des Kurses erhältst du ein Coursera-Zertifikat.
KI-Reinforcement Learning in Python: Udemy
Wenn du im Finanzmarkt oder digitalen Marketing tätig bist und intelligente Software für diese Bereiche entwickeln möchtest, solltest du dir diesen Udemy-Kurs zu RL ansehen. Neben den Kernprinzipien von RL wirst du in den Schulungsinhalten auch im Entwickeln von RL-Lösungen für Online-Werbung und den Aktienhandel geschult.
Einige bemerkenswerte Themen, die in diesem Kurs behandelt werden, sind:
- Ein allgemeiner Überblick über RL
- Dynamische Programmierung
- Monet Carlo
- Approximationsmethoden
- Aktienhandelsprojekt mit RL
Bisher haben über 42.000 Studenten an diesem Kurs teilgenommen. Die Online-Lernressource hat derzeit eine Bewertung von 4,6 Sternen, was sehr beeindruckend ist. Darüber hinaus zielt der Kurs darauf ab, eine globale Studentengemeinschaft anzusprechen, da die Lerninhalte in Französisch, Englisch, Spanisch, Deutsch, Italienisch und Portugiesisch verfügbar sind.
Deep Reinforcement Learning in Python: Udemy
Wenn du neugierig bist und über Grundkenntnisse in Deep Learning und künstlicher Intelligenz verfügst, solltest du diesen Fortgeschrittenen-RL-Kurs in Python von Udemy ausprobieren. Mit einer 4,6-Sterne-Bewertung von den Teilnehmern ist dies ein weiterer beliebter Kurs, um RL im Kontext von KI/ML zu erlernen.
Der Kurs umfasst 12 Abschnitte und behandelt die folgenden wichtigen Themen:
- OpenAI Gym und grundlegende RL-Techniken
- TD Lambda
- A3C
- Theano-Grundlagen
- Tensorflow-Grundlagen
- Python-Programmierung für den Einstieg
Der gesamte Kurs erfordert eine Lernzeit von 10 Stunden und 40 Minuten. Neben Texten enthält er auch 79 Fachvorträge.
Experte für Deep Reinforcement Learning: Udacity
Möchtest du fortgeschrittenes maschinelles Lernen von den weltweit führenden Anbietern im Bereich KI/ML wie dem Nvidia Deep Learning Institute und Unity lernen? Udacity macht es möglich. Schau dir diesen Deep-Reinforcement-Learning Kurs für ML-Experten an.
Du solltest jedoch bereits über Kenntnisse in fortgeschrittenem Python, fortgeschrittener Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie, TensorFlow, PyTorch und Keras verfügen.
Es ist eine Lernzeit von bis zu 4 Monaten erforderlich, um den Kurs abzuschließen. Im Verlauf des Kurses lernst du wichtige RL-Algorithmen wie Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG) und Deep Q-Networks (DQN) kennen.
Schlussbemerkungen
Reinforcement Learning ist die nächste Stufe der KI-Entwicklung. KI-Entwicklungsagenturen und IT-Unternehmen investieren stark in diesen Bereich, um zuverlässige KI-Trainingsmethoden zu entwickeln.
Obwohl RL bereits sehr fortgeschritten ist, gibt es noch viele Entwicklungsmöglichkeiten. So teilen beispielsweise separate RL-Agenten ihr Wissen nicht miteinander. Das bedeutet, dass wenn du eine Anwendung zum Autofahren trainierst, der Lernprozess lange dauern wird, da RL-Agenten Daten wie Objekterkennung und Straßenreferenzen nicht austauschen.
Es gibt viele Möglichkeiten, deine Kreativität und dein ML-Know-how in solche Herausforderungen einzubringen. Wenn du dich für Online-Kurse anmeldest, kannst du dein Wissen über fortschrittliche RL-Methoden und ihre Anwendungen in realen Projekten erweitern.
Ein weiteres relevantes Thema für dich sind die Unterschiede zwischen KI, maschinellem Lernen und Deep Learning.