Temporal-Difference Learning: Warum Exploration im RL entscheidend ist
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Der neue Beitrag auf Towards Data Science beleuchtet, wie Temporal‑Difference Learning (TD‑Learning) die Leistung von Reinforcement‑Learning‑Algorithmen verbessert und warum gezielte Exploration entscheidend ist. Durch anschauliche Beispiele in einem dynamischen Grid‑World‑Umfeld vergleicht der Artikel modellfreie und modellbasierte Methoden und zeigt, welche Strategien bei sich verändernden Umgebungen am effektivsten sind.
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