Reinforcement Learning in der Anwendung

In der Forschung kommt Reinforcement Learning in vielen verschiedenen Bereichen zum Einsatz. Hier sind 10 Möglichkeiten, wie Reinforcement Learning genutzt wird, um reale Probleme in unterschiedlichen Branchen zu lösen.

Vom Gesundheitswesen über das Finanzwesen bis hin zu Spielen und Robotik - das Potenzial von Reinforcement Learning (RL) zur Verbesserung der Entscheidungsfindung und zur Optimierung der Ergebnisse ist enorm. Neptune.ai hat einen Artikel verfasst, in dem sie nicht nur 10 Anwendungsfälle auflisten, sondern sie auch im Detail erklären. Hier ist eine kurze Zusammenfassung, um das Potenzial dieser innovativen Technologie aufzuzeigen. 

1. Selbstfahrende Autos Deep Reinforcement Learning wird für verschiedene Aufgaben in selbstfahrenden Autos eingesetzt, z. B. für Entscheidungen über das Verhalten in Gefahrensituationen, die Optimierung der Flugbahn, die Bewegungsplanung oder die dynamische Wegfindung,

2. Automatisierung in der Industrie In der Industrie helfen KI-gesteuerte Reinforcement-Learning-Roboter, Aufgaben effizienter zu gestalten. In den Rechenzentren von Google beispielsweise führt dies zu einer Senkung der Energieausgaben um 40 %.

3. Handel und Finanzen Im Handels- und Finanzbereich wird Reinforcement Learning eingesetzt, um Entscheidungen über den Kauf, Verkauf oder das Halten von Aktien zu treffen. Überwachte Zeitreihenmodelle können Aktienkurse vorhersagen, aber RL kann die beste Aktion bestimmen.

4. NLP (Natürliche Sprachverarbeitung) Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache wird Reinforcement Learning für Aufgaben wie Textzusammenfassung, Fragenbeantwortung und maschinelle Übersetzung verwendet. Ein RL-basierter Ansatz für die Beantwortung von Fragen wird in diesem Paper von Eunsol Choi, Daniel Hewlett und Jakob Uszkoreit vorgeschlagen, der ein langsames RNN verwendet, um relevante Sätze auszuwählen und zu beantworten.

5. Gesundheitswesen Reinforcement Learning wird eingesetzt, um die besten Behandlungsoptionen für Patienten zu finden, indem aus früheren Erfahrungen gelernt wird. Es kann auch die langfristigen Ergebnisse im Gesundheitswesen verbessern, indem es die verzögerten Auswirkungen von Behandlungen berücksichtigt.

6. Technik Facebook hat beispielsweise eine Open-Source-Plattform für Reinforcement Learning namens Horizon entwickelt, die große Produktionssysteme im technischen Bereich optimiert. Horizon wurde intern von Facebook für Aufgaben wie die Personalisierung von Vorschlägen, die Bereitstellung aussagekräftigerer Benachrichtigungen und die Optimierung der Qualität von Videostreams verwendet.

7. Nachrichten Bei Nachrichtenempfehlungen wird Reinforcement Learning eingesetzt, um die Präferenzen der Nutzer zu verfolgen, die sich häufig ändern können. Dieser Ansatz beinhaltet die Erfassung des Nutzerverhaltens und die Kombination mit Nachrichten- und Kontextmerkmalen.

8. Spiele Ein großartiges Beispiel für Reinforcement Learning in Spielen ist AlphaGo Zero, das das Spiel "Go" innerhalb von 40 Tagen lernte, während es gegen sich selbst spielte. Es war sogar in der Lage, den weltbesten Spieler zu schlagen.

9. Marketing und Werbung Im Marketing und in der Werbung kann Reinforcement Learning zur Optimierung der Anzeigenplatzierung und der Zielgruppenansprache eingesetzt werden, indem es aus der vergangenen Leistung verschiedener Strategien lernt. Es kann auch optimierte Preisstrategien aus dem Kaufverhalten der Verbraucher ableiten.

10. Robotik Manipulation Nicht zuletzt kann Reinforcement Learning eingesetzt werden, um Robotern die Fähigkeit des autonomen Greifens verschiedener Objekte beizubringen. Dies kann in der Industrie sehr nützlich sein, zum Beispiel in der Produktion oder Logistik.

Wenn Sie mehr über diese Anwendungen lesen möchten, finden Sie den gesamten Artikel hier: https://neptune.ai/blog/reinforcement-learning-applications