Im Reinforcement Learning ist die Umgebung die Welt, Simulation, das System oder der Aufgabenkontext, mit dem ein Agent interagiert. Sie liefert Beobachtungen oder Zustände, nimmt Aktionen des Agenten entgegen und geht gemäß ihrer Dynamik in neue Zustände über.
In reinforcement learning, the world that contains the agent and allows the agent to observe that world's state. For example, the represented world can be a game like chess, or a physical world like a maze. When the agent applies an action to the environment, then the environment transitions between states.
In reinforcement learning, the world that contains the agent and allows the agent to observe that world's state. For example, the represented world can be a game like chess, or a physical world like a maze. When the agent applies an action to the environment, then the environment transitions between states.