Definition: Reinforcement Learning (RL) ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Agent durch Interaktion mit seiner Umgebung lernt, wie er seine Ziele erreichen kann. Der Agent erhält für jede Handlung eine Belohnung oder Strafe, basierend auf den Ergebnissen seiner Aktionen. Diese Technik wird oft in Spielen, Robotik und autonomen Systemen verwendet, da sie es ermöglicht, dass ein System aus seinen Fehlern lernt und sich kontinuierlich verbessert. Ein bekanntes Beispiel für RL ist AlphaGo, das DeepMind-Programm, das den weltbesten Go-Spieler besiegte.
