Welches sind die wichtigsten RL-Algorithmen, die man für Geschäftsanwendungen kennen sollte?
What are the most important RL algorithms to know for business applications?
Einige der wichtigsten RL-Algorithmen für Geschäftsanwendungen sind: 1. Deep Q-Learning (DQN): DQN ist ein leistungsfähiger Algorithmus, der zur Lösung einer Vielzahl von Problemen verwendet werden kann. Er eignet sich besonders gut für Probleme, bei denen die Umgebung teilweise beobachtbar ist. 2. Trust Region Policy Optimierung (TRPO): TRPO ist ein robuster Algorithmus, der zur Lösung von Problemen mit hochdimensionalen Zustands- und Aktionsräumen verwendet werden kann. 3. Proximale Policy-Optimierung (PPO): PPO ist ein neuerer Algorithmus, der oft als modernster Algorithmus für RL angesehen wird. Er eignet sich besonders gut für Probleme mit kontinuierlichen Aktionsräumen. 4. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C): A3C bietet Stabilität und Generalisierung über verschiedene Aufgaben und Umgebungen hinweg durch eine akteurskritische Architektur. Es bietet Parallelisierung für schnellere Konvergenz und bessere Exploration beim Reinforcement Learning.
Some of the most important RL algorithms for business applications are: 1. deep Q-learning (DQN): DQN is a powerful algorithm that can be used to solve a variety of problems. It is particularly well suited for problems where the environment is partially observable. 2. trust region policy optimisation (TRPO): TRPO is a robust algorithm that can be used to solve problems with high-dimensional state and action spaces. 3. proximal policy optimisation (PPO): PPO is a newer algorithm that is often considered the most modern algorithm for RL. It is particularly well suited for problems with continuous action spaces. 4. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C): A3C provides stability and generalisation across different tasks and environments through an actor-critical architecture. It offers parallelisation for faster convergence and better exploration in reinforcement learning.