ML-Paradigma bei dem ein Agent durch Belohnungen und Bestrafungen lernt.

EC Ethics: several approaches and techniques, such as machine learning (of which deep learning and reinforcement learning are specific examples), machine reasoning (which includes planning, scheduling, knowledge representation and reasoning, search, and optimization), and robotics (which includes control, perc

Im Kontext der KI-Governance ist Reinforcement Learning eng verbunden mit: Machine Learning, Deep Learning, Foundation Model, Hitl. Ein solides Verständnis dieser Konzepte ist Grundlage für jede AI Governance-Implementierung nach EU AI Act und ISO 42001.

Ein Agent lernt im Reinforcement Learning, indem er sich mit einer Umgebung beschäftigt und Belohnungen erhält. Dies ist wichtig für autonome Systeme und Entscheidungs-KI, insbesondere in gefährlichen Situationen.

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Reinforcement Learning (RL) ist ein KI-Lernparadigma, bei dem ein Agent durch Interaktion mit einer Umgebung und Belohnungssignale optimales Verhalten erlernt. Reinforcement Learning ist ein wichtiger Ansatz in der Entwicklung autonomen Systems und Entscheidungs-KIs, insbesondere in Bereichen mit Hochrisiko-Potenzial nach EU AI Act.

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Cita

"Aprendizaje por Refuerzo." Open Cognition Commons Foundation. https://opencognitioncommons.org/es/glossary/reinforcement-learning. CC-BY 4.0.

Metadatos legibles por máquina

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  "description": "Reinforcement Learning (RL) ist ein KI-Lernparadigma, bei dem ein Agent durch Interaktion mit einer Umgebung und Belohnungssignale optimales Verhalten erlernt — relevant für autonome Systeme und Entscheidungs-KI mit Hochrisiko-Potenzial nach EU AI Act.",
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  "license": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
  "alternateName": [
    "RL",
    "Reinforcement Learning",
    "Bestärkendes Lernen"
  ]
}