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Grundlagen

Reinforcement Learning

Reinforcement Learning, auch bestärkendes Lernen, optimiert Handlungen anhand von Rückmeldungen oder Belohnungen. Ein lernendes System erprobt Strategien und bewertet deren Folgen über mehrere Schritte.

Verständlich erklärt von Stein & Partner · Stand: 16. September 2026

So funktioniert es

Anders als beim Lernen aus festen richtigen Antworten geht es um eine Handlungsfolge. Eine schlecht gewählte Belohnung kann dazu führen, dass das System das Messziel erfüllt, aber den eigentlichen Zweck verfehlt.

Beispiel aus dem Arbeitsalltag

In einer Simulation werden Steuerungsstrategien für einen Energieverbrauch getestet. Belohnt werden geringe Kosten bei eingehaltenen Temperaturgrenzen, bevor ein möglicher Einsatz weiter geprüft wird.

Worauf es ankommt

Unkontrolliertes Ausprobieren ist in realen Anlagen riskant. Simulationen, sichere Grenzen und fachliche Freigaben sind deshalb zentral. Mehr Belohnung bedeutet nicht zwangsläufig besseren Gesamtnutzen.

Vom Begriff zur Anwendung.

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