In diesem Teil der Serie konzentrieren wir uns auf eine der Schlüsselstrategien im Reinforcement Learning – die zufällige Exploration – im Kontext des Multi-Armed Bandit Problems. Ich zeige, wie ein Reinforcement Learning-Agent verschiedene Optionen (oder Arme) zufällig erkunden kann, Belohnungen sammelt und aus jeder Interaktion lernt.
Wir implementieren einen Algorithmus zur zufälligen Exploration in Python und simulieren mehrere Iterationen, bei denen jeder Arm zufällig ausgewählt wird. Die Belohnung wird dann basierend auf den Wahrscheinlichkeiten der Umgebung berechnet, und wir ermitteln die durchschnittliche Belohnung für jeden Arm basierend auf der Anzahl der Besuche. Dieser einfache, aber effektive Ansatz legt die Grundlage für ausgeklügeltere RL-Strategien in zukünftigen Episoden.
Wenn Sie verstehen möchten, wie Zufälligkeit eine Rolle im Reinforcement Learning spielt und es in Aktion sehen möchten, ist dieses Video genau das Richtige für Sie!