Reinforcement Learning ist eine Methode, bei der ein Computer durch Belohnung und Bestrafung lernt. Stell dir vor, du spielst ein Spiel und bekommst Punkte, wenn du etwas richtig machst, und verlierst Punkte, wenn du einen Fehler machst. Mit der Zeit lernst du, wie du mehr Punkte bekommst und weniger Fehler machst.
Beim Reinforcement Learning funktioniert es ähnlich. Der Computer probiert verschiedene Dinge aus und bekommt Belohnungen (Punkte) oder Bestrafungen (Punktabzug) für seine Handlungen. So lernt er nach und nach, wie er sich verhalten muss, um möglichst viele Belohnungen zu bekommen. Zum Beispiel kann ein Computer lernen, wie man ein Spiel spielt, wie man ein Auto selbstständig fährt oder wie man einen Roboter steuert.
