Hierarchical Reinforcement Learning ist ein Begriff aus den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Automatisierung und Industrie 4.0. Er beschreibt eine spezielle Technik im maschinellen Lernen, bei der eine schrittweise, stufenweise Probleml\u00f6sung zum Einsatz kommt.<\/p>\n
Stellen Sie sich vor, ein Roboter soll eine komplexe Aufgabe erf\u00fcllen, zum Beispiel einen Tisch decken. Statt alles auf einmal zu lernen, wird die Hauptaufgabe \u201eTisch decken\u201c in kleinere Teilaufgaben zerlegt, wie \u201eTeller platzieren\u201c, \u201eBesteck anordnen\u201c und \u201eGl\u00e4ser aufstellen\u201c. F\u00fcr jede dieser Teilaufgaben kann der Roboter eigene kleine Lernprozesse durchlaufen und L\u00f6sungen finden. Am Ende werden die Einzelergebnisse zur Gesamtl\u00f6sung zusammengef\u00fcgt.<\/p>\n
Der Vorteil von Hierarchical Reinforcement Learning ist, dass Maschinen und KI-Systeme gro\u00dfe, schwere Aufgaben dadurch in handliche Abschnitte aufteilen \u2013 so lernen sie schneller, flexibler und k\u00f6nnen ihr Wissen leichter auf andere Probleme \u00fcbertragen. Besonders in der Industrie ist diese Methode interessant, weil sie Maschinen effizienter und selbstst\u00e4ndiger macht.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"