Verteiltes Reinforcement Learning: Skalierbare Hochleistungs-Optimierung

Ein neuer Beitrag auf Towards Data Science zeigt, wie verteiltes Reinforcement Learning durch massive Parallelisierung, asynchrone Updates und Multi-Machine-Training menschliche Leistungsniveaus erreichen und sogar übertreffen kann. Durch die gleichzeitige Nutzung zahlreicher Rechenknoten lassen sich komplexe Policy-Optimierungen beschleunigen, ohne die Genauigkeit zu verlieren. Die vorgestellten Techniken ermöglichen es, große Modelle effizient zu trainieren und damit die Grenzen traditioneller, einzelner-CPU-Ansätze zu sprengen.