Reinforcement Learning (RL) kann auf eine Vielzahl von realen Anwendungsfällen angewendet werden. Im Folgenden geben wir einige Beispiele.
Personalisierung des Marketings
In Anwendungen wie Empfehlungssystemen kann RL Vorschläge an einzelne Benutzer auf der Grundlage ihrer Interaktionen anpassen. Dies führt zu personalisierteren Erlebnissen. Beispielsweise kann eine Anwendung einem Benutzer Werbung anzeigen, die auf einigen demografischen Informationen basieren. Bei jeder Werbungsinteraktion lernt die Anwendung, welche Werbung dem Nutzer angezeigt werden soll, um den Produktverkauf zu optimieren.
Herausforderungen bei der Optimierung
Herkömmliche Optimierungsmethoden lösen Probleme, indem sie mögliche Lösungen anhand bestimmter Kriterien bewerten und vergleichen. Im Gegensatz dazu lernt RL aus Interaktionen, um im Laufe der Zeit die besten oder bestmöglichen Lösungen zu finden.
Beispielsweise verwendet ein System zur Optimierung der Cloud-Ausgaben RL, um sich an schwankende Ressourcenanforderungen anzupassen und optimale Instance-Typen, Mengen und Konfigurationen auszuwählen. Es trifft Entscheidungen auf der Grundlage von Faktoren wie der aktuellen und verfügbaren Cloud-Infrastruktur, den Ausgaben und der Nutzung.
Finanzielle Prognosen
Die Dynamik der Finanzmärkte ist komplex und ihre statistischen Eigenschaften ändern sich im Laufe der Zeit. RL-Algorithmen können langfristige Renditen optimieren, indem sie Transaktionskosten berücksichtigen und sich an Marktveränderungen anpassen.
Ein Algorithmus könnte beispielsweise die Regeln und Muster der Börse beobachten, bevor er Aktionen testet und die damit verbundenen Belohnungen aufzeichnet. Es erstellt dynamisch eine Wertfunktion und entwickelt eine Strategie zur Gewinnmaximierung.