Dieses Buch ist in f nf Einheiten gegliedert und bietet eine ganzheitliche Lernerfahrung. Die Reise beginnt mit einer Einf hrung in Bandit-Algorithmen, wobei Kernkonzepte wie die Algorithmen Upper Confidence Bound (UCB) und Probably Approximately Correct (PAC) erforscht werden. Die n chste Einheit f hrt in den vollst ndigen Rahmen des Reinforcement Learning (RL) ein und geht dabei ber Bandit-Algorithmen hinaus, um Interaktionen zwischen Akteur und...