Reinforcement Learning (RL) has emerged as a transformative approach in the field of autonomous systems, enabling intelligent decision making and control in robotics, self-driving cars, healthcare, industrial automation, and smart infrastructure. Throughout this discussion, we have explored the fundamental concepts, methodologies, challenges, and real world applications of RL in autonomous systems, highlighting both its potential and its limitations. The application of RL in robotics and autonomous systems is underpinned by Markov Decision Processes (MDPs), which provide a structured...

Reinforcement Learning (RL) hat sich zu einem transformativen Ansatz im Bereich der autonomen Systeme entwickelt und ermöglicht intelligente Entscheidungsfindung und Steuerung in der Robotik, bei selbstfahrenden Autos, im Gesundheitswesen, in der Industrieautomatisierung und bei intelligenter Infrastruktur. In dieser Diskussion haben wir die grundlegenden Konzepte, Methoden, Herausforderungen und realen Anwendungen von RL in autonomen Systemen untersucht und dabei sowohl ihr Potenzial als auch ihre Grenzen aufgezeigt . Die Anwendung von RL in der Robotik und in autonomen Systemen wird durch...

L'apprentissage par renforcement (AR) s'est imposé comme une approche transformatrice dans le domaine des systèmes autonomes, permettant une prise de décision et un contrôle intelligents dans la robotique, les voitures autonomes, les soins de santé, l'automatisation industrielle et les infrastructures intelligentes. Tout au long de cette discussion, nous avons exploré les concepts fondamentaux, les méthodologies, les défis et les applications réelles de la RL dans les systèmes autonomes, en soulignant à la fois son potentiel et ses limites. L 'application de la RL en robotique et...