Imitation Learning: Optimierung komplexer Aufgaben unter Unsicherheit
Im neuen Beitrag auf arXiv wird gezeigt, wie Imitation Learning (IL) als datengetriebene Methode große kombinatorische Optimierungsprobleme, die als sequentielle Entscheidungsprobleme (SDPs) formuliert sind, effizient lösen kann. Traditionell sind exakte Verfahren für solche Aufgaben zu rechenintensiv, doch IL nutzt Demonstrationen eines Experten, um lernfähige Richtlinien zu erzeugen.
