Der Begriff „Offline-Reinforcement-Learning“ geh\u00f6rt in die Kategorien K\u00fcnstliche Intelligenz, Automatisierung sowie Industrie und Fabrik 4.0. Es bezeichnet eine spezielle Methode, mit der K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) lernen kann, Entscheidungen zu treffen \u2013 und zwar nicht, indem sie live in der echten Welt ausprobiert, sondern indem sie aus bereits gesammelten Daten lernt.<\/p>\n
Stellen Sie sich vor, ein Roboter soll lernen, wie er effizient Pakete im Lager sortiert. Beim herk\u00f6mmlichen Reinforcement Learning w\u00fcrde der Roboter immer wieder ausprobieren, wie er sich bewegen muss, und aus Erfolg oder Misserfolg direkt lernen. Das w\u00e4re aber riskant, teuer und zeitaufwendig.<\/p>\n
Beim Offline-Reinforcement-Learning nutzt der Roboter stattdessen aufgezeichnete Daten, zum Beispiel die Bewegungen und Entscheidungen von erfahrenen Lagerarbeitern. Auf Basis dieser Daten versucht die KI, das beste Verhalten zu ermitteln, ohne neue Fehler im Echtbetrieb zu machen. Das macht das Training sicherer und g\u00fcnstiger.<\/p>\n
Offline-Reinforcement-Learning ist besonders praktisch, wenn Experimente teuer oder gef\u00e4hrlich w\u00e4ren \u2013 wie bei autonom fahrenden Autos oder im Umgang mit Maschinen in der Industrie. So k\u00f6nnen Unternehmen die Vorteile von KI nutzen, ohne Risiken im Tagesgesch\u00e4ft einzugehen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"