OFFERTE VOOR UW APP OF SOFTWARE? ANTWOORD BINNEN 24 UUR!

Machine Learning experts hebben aangetoond dat diepe versterking door observatie en exploratie van doorslaggevend belang kan zijn bij het vereenvoudigen van een groot aantal taken. Het drijft veel robots aan om het werk van een mens te doen, voornamelijk door observatie en verkenning dankzij een neural network.

reinforcement learning is een verbeterde wijze van machine learning

Wat is Reinforcement Learning?

Het vertakt zich van Artificial Intelligence en is geclassificeerd als een Machine Learning-type. Gebruikmakend van Reinforcement Learning, worden softwareagenten en machines gemaakt om het ideale gedrag in een specifieke context vast te stellen met het doel de prestaties ervan te maximaliseren.

Het versterkende leermodel voorspelt de interactie tussen twee elementen - Omgeving en het leermiddel. De leerling maakt gebruik van twee mechanismen, namelijk exploratie en exploitatie. Wanneer de leerling met vallen en opstaan ​​handelt, wordt dit als exploratie genoemd en wanneer het handelt op basis van de kennis die is opgedaan met de omgeving, wordt het aangeduid als ervaring. De omgeving beloont de agent voor correcte acties, wat het versterkingssignaal is. Door gebruik te maken van de verkregen beloningen, verbetert de agent zijn kennis van de omgeving om de volgende actie te selecteren.


HOE ZOEKEN BEDRIJVEN WAARDE UIT REINFORCEMENT LEARNING?

Nu worden kunstmatige agenten gemaakt om de taken als een mens uit te voeren. Deze agenten hebben hun aanwezigheid in bedrijven kenbaar gemaakt en het gebruik van agenten die worden aangestuurd door reinforcement-learning is in verschillende sectoren terug te vinden.

Robots aangedreven door reinforcement learning in de fabriek
Een kijkje in een fabriek geeft de voorkennis van taken die hier worden uitgevoerd. Neem bijvoorbeeld de taak om een ​​apparaat uit een doos te pakken en in een container te plaatsen. Robots trainen zichzelf nu om dit werk met grote snelheid en precisie te doen.

Robots gebruiken reinforcement learning om getraind te worden om te leren en een nieuwe taak uit te voeren. Terwijl het een voorwerp pakt, legt het ook de videobeelden van dit proces vast. Of het nu slaagt of faalt, het onthoudt het object en verwerft kennis als onderdeel van het deep learning-model dat de acties van de robot bestuurt.

Optimaliseren van het ruimtebeheer in het magazijn
Het optimaliseren van het gebruik van de ruimte is een uitdaging die magazijnmanagers ertoe aanzet de beste oplossingen te zoeken. De hoge volumes aan voorraden, de fluctuerende vraag naar voorraden en de trage bijvullingspercentages zijn hordes om te nemen voordat de magazijnruimte op de best mogelijke manier wordt gebruikt. Reinforcementlearning algoritmen voor versterking kunnen worden gebouwd om de transittijd voor opslag te verminderen en om producten in het magazijn op te halen voor het optimaliseren van het ruimtegebruik en de magazijnactiviteiten.

Hoe dynamische prijzen mogelijk worden gemaakt
Dynamische prijsbepaling is een geschikte strategie om prijzen aan te passen op basis van vraag en aanbod om de opbrengst van producten te maximaliseren. Technieken zoals Q-learning kunnen worden gebruikt om oplossingen te bieden voor dynamische prijsproblemen. Reinforcement learning-algoritmen dienen bedrijven om prijzen te optimaliseren tijdens interacties met klanten.

Dynamische prijsbepaling is een manier van machine learning


Een optimale klantenbezorging
Een fabrikant wil producten leveren voor klanten met een vrachtwagenpark klaar om te voldoen aan de eisen van de klant. Met het oog op het maken van gesplitste leveringen en het realiseren van besparingen in het proces, kiest de fabrikant voor Split Delivery Vehicle Routing Problem. Het hoofddoel van de fabrikant is om de totale vlootkosten te verlagen en aan alle eisen van de klanten te voldoen.

Voor deze fabrikant is een agentbenadering die gebaseerd is op versterking van het leerproces goed om de gewenste resultaten te bereiken. Door het multi-agentsysteem te introduceren, worden agents gemaakt om met elkaar te communiceren en samen te werken en leren door middel van deep reinforcement learning. Q-learning wordt vervolgens ingezet om geschikte klanten met slechts één voertuig te bedienen. De fabrikant plukt de vruchten door de uitvoeringstijd te verkorten en door het aantal vrachtwagens dat wordt gebruikt om aan de vraag van klanten te voldoen, te verminderen.

eCommerce personalisatie
Voor retailers en e-commerce-handelaren is het uitgegroeid tot een absolute noodzaak om de communicatie en promoties aan te passen aan de koopgewoonten van klanten - personalisatie is de kern van het promoten van relevante winkelervaringen om klantenloyaliteit vast te leggen. Versterkende leeralgoritmes bewijzen hun waarde door e-commerce verkopers te laten leren en gedrag van klanten te analyseren en producten en diensten aan te passen aan de interesses van de klant.

Het optimaliseren van financiële investeringsbeslissingen
Het blijkt een robuuste tool te zijn voor opleidingssystemen om financiële doelstellingen te optimaliseren. Praktijkvoorbeelden hebben laten zien hoe reinforcement learning kan worden gebruikt voor het optimaliseren van handelssystemen die zijn gebouwd voor single trading security of handelsportefeuilles.

Er is het bewijs van hoe reinforcement-learning wordt aangewend in handelsscenario's. Het maakt gebruik van een AI handelaar die betrokken is bij continu leren voor het genereren van handelsstrategieën voor gebruikers en hen helpt hun beleggingsdoelen te realiseren.

Dynamische behandelingregmie ten voordele van de medische industrie
Een dynamisch behandelingsregime (DTR) is een onderwerp van medisch onderzoek dat regels vaststelt voor het vinden van effectieve behandelingen voor patiënten. Ziekten zoals kanker vragen om behandelingen gedurende een lange periode, waarbij geneesmiddelen en behandelingsniveaus over een lange periode worden toegediend. Reinforcement learning behandelt dit DTR-probleem waarbij RI-algoritmen helpen bij het verwerken van klinische gegevens om tot een behandelstrategie te komen, waarbij verschillende klinische indicatoren worden gebruikt die door patiënten als input zijn verzameld.

Terwijl de mens op zoek is naar manieren om de machine de taken van de mens te laten uitvoeren, is technologie de drijvende kracht geworden die dit mogelijk maakt. Waar er een grote kloof is tussen het idee en de realiteit, heeft reinforcement learning de hoop gegeven door robots en machines aan het werk te zetten om taken uit te voeren die eerder niet denkbaar waren. Dit is nog maar het begin. Het is in opkomst als een innovatieve technologie die zakelijke waarde kan genereren.

Categorieën

Vraag nu een vrijblijvende offerte aan voor de ontwikkeling van uw app idee of software oplossing en ontvang binnen 24 uur reactie.

  • orange
  • openbaarministerie
  • valvoline
  • smurfitkappa
  • bekina boots
  • leprastichting
  • world fashion centre
  • ijbgroep
  • slijptechniek enter
  • dermatude
  • motoroccasion
  • nouveau contour
  • ssh
  • stichting robijn
  • amstelveen college