Was bedeutet "Überwachte Markov-Entscheidungsprozesse"?

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Überwachte Markov-Entscheidungsprozesse (MDPs) sind eine Möglichkeit, über Entscheidungssituationen nachzudenken, in denen ein Agent (wie ein Roboter oder ein Computerprogramm) lernt, wie man Aufgaben erledigt, indem er Feedback aus seiner Umgebung bekommt. In vielen Fällen kommt dieses Feedback in Form von Belohnungen, die dem Agenten sagen, ob er gut abgeschnitten hat oder nicht.

Es gibt jedoch Situationen, in denen der Agent diese Belohnungen nicht sofort sehen kann. Zum Beispiel könnte er Hilfe von einer Person oder einem System benötigen, das Zeit braucht, um Feedback zu geben. Es könnte auch Momente geben, in denen nach einem bestimmten Punkt überhaupt keine Belohnungen vergeben werden. Das bedeutet, dass der Agent versucht, zu lernen und sich zu verbessern, aber nicht alle Informationen hat, die er dafür braucht.

Überwachte MDPs helfen dabei, diese komplizierten Situationen zu untersuchen. Sie bieten ein Rahmenwerk, um besser zu verstehen, wie Agenten agieren können, wenn Belohnungen nicht immer sichtbar sind. Dadurch können Forscher neue Methoden und Strategien entwickeln, die es Agenten ermöglichen, auch ohne vollständige Informationen zu lernen. Diese Arbeit ist wichtig, um sicherzustellen, dass die Agenten in der Lage sind, gute Entscheidungen in realen Problemen zu treffen, wo oft viele Unsicherheiten bestehen.