Was ist Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)

Definition

Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning) ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein autonomer Software-Agent durch Interaktion mit einer Umgebung lernt, optimale Entscheidungen mithilfe eines Belohnungssystems zu treffen.

Erklärung

Der Agent führt in einer bestimmten Umgebung Aktionen aus und erhält daraufhin entweder eine positive Rückmeldung (Belohnung) oder ein negatives Feedback (Bestrafung). Ziel des Systems ist es, die kumulierte Belohnung über Zeit zu maximieren und so eigenständig eine optimale Strategie (Policy) zu entwickeln. Im B2B- und SaaS-Kontext findet Reinforcement Learning Anwendung in hochdynamischen Systemen, wie bei der automatischen Preisoptimierung (Dynamic Pricing) oder bei komplexen logistischen Entscheidungsprozessen. Auch bei der Personalisierung von Customer Journeys und der Empfehlung von Next-Best-Actions im B2B-Vertrieb hilft RL, indem es fortlaufend lernt, welche Kundenansprache den größten langfristigen Erfolg verspricht. Auf diese Weise passen sich die Systeme kontinuierlich und selbstständig an das sich verändernde Markt- und Kundenverhalten an.