Sobald Sie ein Problem identifiziert haben, das RL lösen könnte, Daten gesammelt und einen RL-Algorithmus ausgewählt haben, können Sie das Potenzial von RL für Ihr Unternehmen bewerten, indem Sie: 1. Prototyping. Nutzen (oder entwickeln) Sie einen vereinfachten digitalen Zwilling oder eine Simulation, um einen ersten experimentellen Reinforcement Learning Agenten zu trainieren, der mit dieser Umgebung interagiert. So können Sie sehen, wie sich der Agent verhält und mögliche Probleme erkennen. 2. Abschätzung der Kosten und des Nutzens von RL. Es ist wichtig, die Betriebskosten und den Nutzen von Reinforcement Learning-Agenten abzuschätzen, bevor die Lösung in die Produktion überführt wird. Zu den Vorteilen von RL könnten eine verbesserte Leistung, geringere Kosten oder eine höhere Kundenzufriedenheit gehören. Auf der Grundlage Ihrer Bewertung können Sie entscheiden, ob Sie RL in Ihrem Unternehmen einführen wollen. 3. RL-Fahrplan. Nach der Entscheidung, ob Reinforcement Learning die richtige Lösung für Ihr Problem ist, ist es wichtig, eine Roadmap für das Training, die Evaluierung, den Einsatz und die Wartung Ihres RL-Agenten in Ihrem Produktivsystem zu entwickeln.