Verstärkendes Lernen: Von AlphaGo zu AlphaGo Zero

Dieser Artikel bietet einen umfassenden Überblick über Verstärkendes Lernen (RL), beginnend mit der fesselnden Geschichte von AlphaGo, das menschliche Go-Meister besiegte. Er erklärt Kernkonzepte von RL wie MDPs, Bellman-Gleichungen, dynamische Programmierung, Monte-Carlo-Methoden, TD-Lernen (SARSA, Q-Learning, DQN), Policy-Gradient-Methoden (REINFORCE, Actor-Critic, A3C) und evolutionäre Strategien. Der Artikel geht detailliert auf jeden Algorithmus ein und verwendet AlphaGo Zero als überzeugendes Fallbeispiel, um die praktischen Anwendungen von RL und seine Leistungsfähigkeit bei der Lösung komplexer Probleme zu veranschaulichen.