Reinforcement-Learning

Reinforcement Learning ist das Training von maschinellen Lernmodellen, um eine Abfolge von Entscheidungen zu treffen. Reinforcement Learning optimiert Systemsteuerungen, indem es diese befähigt selbstständig Hypothesen aufzustellen und diese in Eigenregie zu erproben. Diese Technik bringt erstaunliche Ergebnisse wie balancierende Roboter, strategische Entscheidungen in der Spieltheorie, Empfehlungssysteme oder autonome Steuerungsprozesse hervor. Gleichzeitig erfordert das Aufbauen dieser Systeme einige Erfahrung, um einen tatsächlichen Lernerfolg sicherzustellen. Sollten die Erprobungsversuche in kostspieligen Fehlerzuständen enden können, ist der Aufbau von Sicherheitsmechanismen notwendig, wobei unsere Stärken in der physikalischen Modellbildung zum tragen kommen. mathematik Statistik physik numerik stochastik mathematisch technische software auftragsforschung mechatronik kybernetik python c++ cpp mathematika fortran datenbanken aws amazon webservices numpy pandas scipy sklearn scikitlearn bilderkennung computer vision optische inspektion opencv oberflächenmessung qualitätssicherung data science Machine Learning predictive maintanance ki künstliche Intelligenz datenanalyse selbstlernend reinforcement learning bestärkendes lernen clustering data analytics digitaler zwilling prototyp prototyping anlagensteuerung robotik design of experiments systems engineering modellierung optimierung vorhersagemodelle multivariate statistik steuerungssoftware software Algorithmus algorithmen algorithmusentwicklung algorithmenentwicklung algorithmik industrie 4.0 daten it messsoftware messtechnik regelungstechnik vorausentwicklung simulation simulation entwickeln differentialgleichungen linux feature engineering Forschung und Entwicklung Forschungs- und Entwicklungsprojekt F&E maschinelles lernen stochastische Prozesse Fehlerdiagnose Produktion Fehlerdiagnose