Das Buch „Reinforcement Learning: Aktuelle Ansätze verstehen – mit Beispielen in Java und Greenfoot“ von Uwe Lorenz bietet eine Einführung in das Feld des Reinforcement Learnings (RL), einem forgeschrittenen Thema der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. In dem Buch zielt Uwe Lorenz darauf ab, das Reinforcement Learning einem breiten Publikum verständlich zu machen, was ihm mit dem Buch gut gelungen ist.
In dem Buch werden dem Leser anhand praktischer Beispiele in der Programmiersprache Java und der Entwicklungsumgebung Greenfoot die Grundlagen des Reinforcement Learnings nahe gebracht. Dieser Ansatz ist besonders bemerkenswert, da die meisten Bücher in diesem Bereich üblicherweise Python als Programmiersprache verwenden. Die Entscheidung für Java macht das Buch besonders interessant für mich, da Java meine bevorzugte Programmiersprache ist :-).
Ein weiterer Stärkepunkt des Buches ist die Einbettung des Themas in den breiteren Kontext der KI-Forschung und dessen historische Entwicklung. Lorenz beleuchtet auch die philosophischen Aspekte der künstlichen Intelligenz, was das Buch nicht nur zu einem technischen Lehrbuch, sondern auch zu einer reflektierenden Lektüre macht.
Der Aufbau des Buches ist logisch und gut strukturiert, beginnend mit grundlegenden Konzepten bis hin zu fortgeschrittenen Techniken und Anwendungen.
Jedes Kapitel ist klar strukturiert und führt den Leser durch die komplexen Zusammenhänge des Reinforcement Learnings, ohne dabei durch viele mathematischen Grundlagen zu komplex zu wirken.
Das Buch „Reinforcement Learning: Aktuelle Ansätze verstehen – mit Beispielen in Java und Greenfoot“ ist eine hervorragende Ressource für Einsteiger und Fortgeschrittene. Es ist besonders empfehlenswert für diejenigen, die eine praktische und anwendungsorientierte Herangehensweise an das Thema bevorzugen.
Jedes der 6 Kapitel trägt dazu bei, ein umfassendes Verständnis für die Theorie und Praxis des Reinforcement Learning zu entwickeln.
Kapitel 1: Verstärkendes Lernen als Teilgebiet des Maschinellen Lernens
In diesem einleitenden Kapitel werden die Grundlagen des Reinforcement Learning (RL) vorgestellt. Das Kapitel erläutert, wie RL sich von anderen KI-Methoden wie Supervised und Unsupervised Learning unterscheidet, indem es sich auf die Optimierung von Entscheidungen durch Interaktion mit einer Umgebung (Environment) konzentriert.
Kapitel 2: Grundbegriffe des Bestärkenden Lernens
Hier werden zentrale Konzepte und Terminologien des RL behandelt. Konzepte wie Agenten, Umgebungen, Zustände, Aktionen und Belohnungen werden detailiert beschrieben. Das Buch erklärt die Konzepte der „Policy“ (Strategie) und „Value Function“ (Wertfunktion), die die Entscheidungsfindung des Agenten bestimmen. Ein Augenmerk liegt auf der Feststellung, wie Belohnungen verwendet werden, um effektive Policies durch Prozesse wie die Bellman-Gleichung zu berechnen.
Kapitel 3: Optimal entscheiden in einer bekannten Umwelt
Kapitel 3 fokussiert sich auf Fälle, in denen die Umwelt des Agenten vollständig bekannt ist. In dem Buch wird erklärt, wie Agenten optimale Entscheidungen treffen können, indem sie definierte Modelle der Umwelt nutzen. Es wird ausführlich dargestellt, wie Agenten mit Hilfe der dynamischen Programmierung und der Policy-Iteration ihre Strategien verbessern können. Ein interessanter Aspekt ist die Rückwärtsinduktion und taktikbasierte Bewertung zur Optimierung der Entscheidungsfindung.
Kapitel 4: Entscheiden und Lernen in einer unbekannten Umwelt
In diesem Kapitel wird das Lernen in unbekannten Umgebungen thematisiert, was ein realistischer Anwendungsfall ist, da Agenten ihre Umgebung erst durch Interaktion kennenlernen müssen. Dieses Kapitel führt Konzepte wie Exploration vs. Exploitation ein und behandelt modellfreies und modellbasiertes RL. Anhand von Algorithmen wie Q-Learning und Monte-Carlo-Baumsuche wird veranschaulicht, wie Agenten ohne vorheriges Wissen effektive Strategien entwickeln können sich in einer unbekannten Welt zurechtzufinden.
5. Schätzer für Zustandsbewertung und Aktionsauswahl
Dieses Kapitel behandelt fortgeschrittene Methoden zur Schätzung und Bewertung von Zuständen und Aktionen durch neuronale Netze. Es wird erklärt, wie neuronale Netze zur Approximation der Wertfunktionen eingesetzt werden können und führt Techniken wie Backpropagation und Policy Gradient Methoden ein.
6. Leitbilder in der Künstlichen Intelligenz
Das letzte Kapitel bietet einen philosophischen Überblick über die Künstliche Intelligenz, wobei hier historische und zukünftige Perspektiven der KI erörtert werden. Beschrieben werden die sozialen, ethischen und technologischen Implikationen der KI-Entwicklung und wie diese die Gesellschaft in Zukunft beeinflussen könnten. Das Kapitel endet mit einer Reflexion über das Potenzial und die Grenzen der KI, was zum Nachdenken anregt über die Rolle, die KI in unserem zukünftigen Leben spielen könnte.
Zusammenfassung
„Reinforcement Learning: Aktuelle Ansätze verstehen – mit Beispielen in Java und Greenfoot“ von Uwe Lorenz, 2. Auflage vom 04. April 2024, bietet eine solide Grundlage für diejenigen, die sich für das Gebiet des maschinellen Lernens und insbesondere für das Reinforcement Learning interessieren. Die Verwendung von Java und Greenfoot machen das Buch zu einem idealen Einstig für Java Entwickler, die in die Konzepte des Reinforcement Learning eintauchen wollen.
Was für den einen ein Vorteil ist, kann für den anderen aber auch zum Nachteil werden, denn insbesondere in der Welt des Maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz ist Python als Programmiersprache momentan die führende Programmiersprache während Java nur eine untergeordnete Rolle spielt.
Links
Java-Programme, Erklärvideos usw. können über die Produktseite des Buchs unter https://github.com/sn-code-inside/Reinforcement-Learning heruntergeladen werden.
Auf der Facebook Seite https://www.facebook.com/ReinforcementLearningJava findet man eine Seite über lernfähige Agentenprogramme, Neuronale Netze und Künstliche Intelligenz in Java die leider nicht mehr ganz aktuell ist.
Die Verlags-Webseite zum Buch findet man unter https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-662-68311-8.
Das gedruckte Buch kann man im Amazon Online Shop unter https://amzn.to/3UJzEVC bestellen.