Genau mit dieser Frage werden wir uns beschäftigen und eine Perspektive vorstellen, die eventuell neue Ideen für bestehende Probleme bieten kann.

Es geht darum, Daten durch eine Simulation oder eine Suche nach Lösungen zu generieren. Techniken wie Reinforcement Learning nutzen solche Daten, um zukünftige Fehler zu vermeiden. Sie lernen aus Fehlern, die aus eigenen Verfahren zum Finden einer Lösung hervorgerufen werden. Auch Constraint-Satisfaction-Probleme (CSP) eignen sich als gutes Beispiel, i…