Reinforcement Learning

• Der Comnputer simuliert die Umgebung. In dieser passiert etwas.
• Der Agent probiert durch viele Episoden, ob etwas funktioniert.
• Der Interpreter gibt dem Agenten ein Reward, was den Agenten fördert, positive Schritte zu wählen.

Ziel: maximieren der Rewards