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Agentische KI ist ein fortschrittlicher Zweig der künstlichen Intelligenz, der Systeme befähigt, autonom zu handeln, Entscheidungen zu treffen und komplexe Aufgaben mit minimaler menschlicher Aufsicht zu erledigen. Im Gegensatz zur traditionellen KI analysieren agentische Systeme Daten, passen sich dynamischen Umgebungen an und führen mehrstufige Prozesse eigenständig und effizient aus.
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungsfindungen im Laufe der Zeit ohne explizite Programmierung zu verbessern.
Multi-Hop-Reasoning ist ein KI-Prozess, insbesondere im Bereich NLP und Wissensgraphen, bei dem Systeme mehrere Informationsstücke verknüpfen, um komplexe Fragen zu beantworten oder Entscheidungen zu treffen. Es ermöglicht logische Verbindungen über verschiedene Datenquellen hinweg und unterstützt fortgeschrittenes Question Answering, die Vervollständigung von Wissensgraphen und intelligentere Chatbots.
Q-Lernen ist ein grundlegendes Konzept der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens, insbesondere im Bereich des bestärkenden Lernens. Es ermöglicht Agenten, durch Interaktion und Rückmeldung in Form von Belohnungen oder Strafen optimale Handlungen zu erlernen und so die Entscheidungsfindung im Laufe der Zeit zu verbessern.
Reinforcement Learning (RL) ist eine Methode zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen, bei der ein Agent durch Ausführen von Aktionen und Erhalten von Feedback lernt, Entscheidungen zu treffen. Das Feedback, in Form von Belohnungen oder Strafen, leitet den Agenten dazu an, seine Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. RL wird häufig in den Bereichen Gaming, Robotik, Finanzen, Gesundheitswesen und autonome Fahrzeuge eingesetzt.
Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF) ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der menschliche Rückmeldungen in den Trainingsprozess von Reinforcement-Learning-Algorithmen integriert werden. Im Gegensatz zum traditionellen Reinforcement Learning, das sich ausschließlich auf vordefinierte Belohnungssignale stützt, nutzt RLHF menschliche Bewertungen, um das Verhalten von KI-Modellen zu formen und zu verfeinern. Dieser Ansatz sorgt dafür, dass die KI besser mit menschlichen Werten und Präferenzen übereinstimmt und ist besonders nützlich bei komplexen und subjektiven Aufgaben.
Verstärkendes Lernen (RL) ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das sich auf das Trainieren von Agenten konzentriert, um Entscheidungsfolgen in einer Umgebung zu treffen. Dabei werden optimale Verhaltensweisen durch Rückmeldungen in Form von Belohnungen oder Strafen erlernt. Entdecken Sie zentrale Konzepte, Algorithmen, Anwendungsgebiete und Herausforderungen des RL.
