Welche Herausforderungen und Einschränkungen bestehen bei der Anwendung von Verstärkungslernen auf reale Probleme und wie können sie überwunden werden?
Diese Methoden sind in der Regel eine Vielzahl von Interaktionen mit der Umwelt zu lernen und ihre Politik zu verbessern. Dies kann für reale Probleme schwierig sein, wenn Daten teuer oder zeitaufwendig zu sammeln sind. 2. Explorations-Exploitation Tradeoff: RL-Algorithmen müssen die Notwendigkeit, neue Maßnahmen zu erforschen und Staaten mit der Notwendigkeit, vorhandenes Wissen zu nutzen. Dies kann schwierig sein, in realen Situationen, wo Exploration teuer oder gefährlich sein kann. 3. Verallgemeinerung: RL-Algorithmen müssen in der Lage sein, aus den Daten, die sie zu neuen, unsichtbaren Situationen gesehen haben, zu verallgemeinern. Dies kann in komplexen Umgebungen, in denen der Zustand Raum ist hochdimensional oder die Dynamik der Probe ist stochastisch. 4. Verallgemeinerung: RL-Algorithmen müssen in der Lage sein, aus den Daten zu verallgemeinern, die sie gesehen haben, um neue, unsichtbare Situationen. Dies kann schwierig sein, in komplexen Umgebungen, in denen der Lage sein zu verbessern, um zu experimentieren.