Der Einsatz von Reinforcement Learning wird durch neue Software Bibliotheken immer einfacher. Vorgemacht hat dies schon Scikit-Learn für das Supervised Learning. Hierbei ist ein detailliertes Verständnis der einzelnen Algorithmen nicht mehr notwendig. Sobald man die Bibliothek und Supervised Learning verstanden hat, kann man mit aufbereiteten Daten loslegen. Denselben Weg wollen wir in diesem Blogbeitrag beschreiten: Wir werden verstehen, worum es sich bei Reinforcement Learning grundsätzlich handelt und die Werkzeuge für eine Implementierung in Python kennenlernen.