{"id":2528,"date":"2021-02-18T17:27:00","date_gmt":"2021-02-18T16:27:00","guid":{"rendered":"https:\/\/frachtwerk.fw-web.space\/?p=2528"},"modified":"2024-09-10T13:52:23","modified_gmt":"2024-09-10T13:52:23","slug":"reinforcement-learning-neuronale-netze-und-co-was-steckt-dahinter","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/frachtwerk.fw-web.space\/reinforcement-learning-neuronale-netze-und-co-was-steckt-dahinter\/","title":{"rendered":"Reinforcement Learning, Neuronale Netze und Co. \u2013 Was steckt dahinter?"},"content":{"rendered":"\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Was ist maschinelles Lernen?<\/h2>\n\n\n\n<p>Angenommen, man w\u00fcrde diese menschliche Intelligenz nachbilden und Maschinen mit eigenen, auf Basis der Umwelt adaptiven Entscheidungssystemen ausstatten. Sind diese Instanzen dazu f\u00e4hig, selbstst\u00e4ndig Erkenntnisse zu sammeln und auf Basis dieser zu lernen? Tats\u00e4chlich gibt es zwei grobe Ans\u00e4tze in der Forschung, die sich an der L\u00f6sung der Aufgabe \u201cMaschinelles Lernen\u201d versuchen.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Unsupervised Learning:<\/strong><br>Ein Algorithmus erh\u00e4lt dabei eine Menge an Eingaben und deren Attribute. Ziel ist es, dass die Zusammenh\u00e4nge und Kategorien der Eingaben erkannt und dadurch Vorhersagen erm\u00f6glicht werden. Die Besonderheit ist, dass dem Algorithmus davor nicht mitgeteilt wird, um welche Art von Kategorien es sich handelt. Es werden selbstst\u00e4ndige Klassifikatoren erzeugt, nach denen die Eingaben eingeteilt werden. Angenommen, der Learner er\u00e4lt einen Datensatz an Tieren. Die Tiere k\u00f6nnen beispielsweise Schlangen oder Hunde sein, diese Information wird dem Learner jedoch vorenthalten. Nur anhand von Attributwerten wie \u201cFell\u201d oder \u201cK\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe\u201d kann der Algorithmus eigene Klassen erzeugen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Supervised Learning:<\/strong><br>Im Gegensatz dazu bekommt ein \u00fcberwachter Learner Eingaben, die bereits korrekt klassifiziert sind. Auf Basis dieser soll er Unterschiede festmachen und neue k\u00fcnftige Eingaben mittels des Modelles klassifizieren und Assoziationen herstellen. W\u00e4hrend des Lernens wird der Algorithmus \u00fcberwacht und erh\u00e4lt kontinuierlich R\u00fcckmeldung mit konkretem Feedback. Ein Anwendungsgebiet des \u00fcberwachten Lernens ist die automatische Klassifizierung wie zum Beispiel die Nummernschilderkennung an Mautstationen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Doch gen\u00fcgen diese Ans\u00e4tze unserem Wunsch nach maschineller Autonomit\u00e4t?<\/h2>\n\n\n\n<p>Eine Unterkategorie des Supervised Learnings sticht durch ihr scheinbar menschliches Lernverhalten besonders hervor \u2013 das Reinforcement Learning. Hierbei sucht der Algorithmus nach einer Entscheidungsfunktion, wie er in potenziell auftretenden Situationen bestm\u00f6glich agieren kann. Das Lernen erfolgt dabei durch Belohnung und Bestrafung auf Basis der Analyse seiner aktuellen Situation. Der Entwickler manipuliert dabei nicht den Agenten und dessen Logik \u2013 er erh\u00e4lt also nicht st\u00e4ndig konkrete R\u00fcckmeldung -, sondern nur dessen Umwelt und damit seine Lerngrundlage.<\/p>\n\n\n\n<p>Als ein simples Beispiel ist hier das Verh\u00e4ltnis von Mutter zu Kind zu nennen. Das Kind probiert neue Dinge aus, sein Elternteil reagiert darauf und best\u00e4rkt es oder r\u00e4t von verschiedenen Verhaltensmustern ab. Im \u00fcbertragenen Sinne ist das Kind als der experimentelle Teil des Algorithmus zu verstehen \u2013 die Mutter wiederum wird \u00fcber eine mathematische Belohnungsfunktion realisiert. <\/p>\n\n\n\n<p>Gute Aktionen bekommen hohe Ergebniswerte zur\u00fcckgegeben. Um \u00e4hnlich wie ein Mensch zu funktionieren, muss der Algorithmus neben der Belohnungsfunktion auch eine Art Gehirn mit Ged\u00e4chtnis besitzen. Dies wird \u00fcber sogenannte neuronale Netze realisiert. Diese Netze sind nichts anderes als hochdimensionale Matrizenfunktionen. Jede Aktion, die der Agent ausw\u00e4hlt, wird durch ein oder mehrere derartige Netze \u201cgeschossen\u201d. <\/p>\n\n\n\n<p>Das Netz passt sich abh\u00e4ngig von der resultierenden Belohnung an das neu gesehene an. War die Aktion ohne besonderen Erfolg, so werden die Gewichte des Netzes beziehungsweise das Ged\u00e4chtnis so angepasst, dass die Aktion k\u00fcnftig mit geringer Wahrscheinlichkeit gew\u00e4hlt wird. Genau umgekehrt funktioniert dies auch f\u00fcr Aktionen mit hohem Belohnungswert.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Reinforcement Learning in Unternehmen<\/h2>\n\n\n\n<p>Auch als Unternehmen kann der Einsatz von Reinforcement Learning einen gro\u00dfen Mehrwert generieren, zum Beispiel in folgenden Bereichen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Spieleindustrie: <\/strong><br>Wer bereits \u00fcber Reinforcement Learning gelesen hat, wird mit hoher Wahrscheinlichkeit auch von AlphaGo und AlphaZero von DeepMind (Teil von Google) geh\u00f6rt haben. Es handelt sich hierbei um autodidaktische Computerprogramme, deren Algorithmen mehrere komplexe Brettspiele einzig anhand der Spielregeln und Siegbedingungen sowie durch intensives Spielen gegen sich selbst erlernen. Gerade im Computerspielesektor f\u00fchrt dies nach dem vermeintlich erhofften Erfolg von Virtual Reality zu einem neuen Hype. Spiele beinhalten k\u00fcnftig KIs f\u00fcr Amateure und Profis, die durch Reinforcement Learning trainiert sind.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Robotik: <\/strong><br>Wenn Maschinen den Menschen bei der Flie\u00dfbandarbeit ersetzen, handelt es sich h\u00e4ufig um identische Arbeitsschritte, die sequentiell abgearbeitet werden. Der Roboter kann simpel und mit dem exakt gew\u00fcnschten Ablauf programmiert werden. Wenn sich jedoch das gegebene Umfeld f\u00fcr den Roboter ver\u00e4ndert, muss die Produktion oftmals gestoppt und manuell von Menschenhand eingegriffen werden. Durch Reinforcement Learning k\u00f6nnte diese Eingriffsrate k\u00fcnftig minimiert werden. Soll der Roboter beispielsweise ein Objekt aufnehmen, das nicht immer an derselben Stelle liegt, kann er durch seine gesammelten Erfahrungen darauf reagieren und den Suchraum anpassen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ableitung f\u00fcr alle Branchen: <\/strong><br>Reinforcement besticht vor allem durch eins \u2013 die trainierten Algorithmen entwickeln ihre eigenen Handlungstaktiken und agieren f\u00fcr den Menschen h\u00e4ufig unvorhersehbar. Gerade diesen \u00dcberraschungseffekt kann man sich zunutze machen, wenn man ein entwickeltes System auf \u201cAlltagstauglichkeit\u201d pr\u00fcfen m\u00f6chte. Der Reinforcement Learner stellt das System sehr objektiv und allumfassend auf die Probe. Sogar in Szenarien, auf die viele Menschen nicht selbst gekommen w\u00e4ren.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In unserem Alltag sind wir umgeben von Maschinen. 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