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Actor-Critic-Verfahren

Actor-Critic-Verfahren sind eine Methode aus dem maschinellen Lernen, bei der ein Agent gleichzeitig lernt, wie er handeln soll (Actor) und wie gut seine Handlungen sind (Critic), um durch Ausprobieren und Belohnungen optimale Entscheidungen zu treffen.

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