Marktgröße und -anteil für Reinforcement Learning nach Bereitstellung (vor Ort, Cloud-basiert), Unternehmensgröße (Großunternehmen, KMU), Endbenutzer (Gesundheitswesen, BFSI, Einzelhandel, Telekommunikation, Regierung und Verteidigung, Energie und Versorgung, Fertigung) – Globale Angebots- und Nachfrageanalyse, Wachstumsprognosen, Statistikbericht 2024–2036

Wachstumsbeschleuniger

• Steigende Nachfrage in der Medizinbranche – Angesichts der Zunahme zahlreicher Krankheiten finden medizinische Forscher Innovationen, und dynamische Behandlungspläne (DTR) sind eine beliebte Methode, um eine effiziente Behandlung für Patienten zu erreichen. Der Reinforcement-Learning-Ansatz befasst sich mit diesem DTR-Problem, bei dem RI-Algorithmen dabei helfen, klinische Daten für die Erstellung von Behandlungsplänen zu extrahieren, die auf verschiedenen klinischen Indikatoren basieren, die von Patienten als Eingaben erhalten wurden. Darüber hinaus wird die Einführung von KI-gesteuerten Operationsrobotern mit einer Erfolgsquote von 95 % in Krankenhäusern immer häufiger eingesetzt und ist ein wichtiger Treiber für die Branche des verstärkten Lernens.
• Zunahme autonom fahrender Fahrzeuge – Mit der wachsenden Bevölkerung steigt die Nachfrage nach personalisierten und High-Tech-Autos. Um Kollisionen zu verhindern, die durch menschliches Versagen und mangelnde Sicherheitsfunktionen verursacht werden, konzentrieren sich Autohersteller auf die Entwicklung selbstfahrender Autos und Displays , die die Fahrzeuge ermöglichen unabhängig von der Umgebung zu automatisieren Dies wirkt sich tendenziell positiv auf den Markt für verstärktes Lernen aus.
• Maximierung des Produktumsatzes für alle Unternehmen – Dynamische Preisgestaltung ist eine gute Strategie zur Festlegung von Preisen entsprechend Angebot und Nachfrage, um den Produktumsatz zu maximieren. Um Lösungen für dynamische Preisprobleme bereitzustellen, können Techniken wie Q-Learning eingesetzt werden. Reinforcement-Learning-Algorithmen fungieren als Preisoptimierungstools für Unternehmen bei der Interaktion mit Kunden.
• Ausweitung der B2C-Marktanalyse – Mit der Zunahme der Lieferdienste liefert der Hersteller Produkte über eine geteilte Lieferfahrzeugroute. Das Hauptziel des Herstellers besteht darin, die Gesamtkosten der Flotte zu minimieren und gleichzeitig den Kundenanforderungen gerecht zu werden. Um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, eignet sich für diesen Hersteller der auf Reinforcement Learning basierende Agentenansatz. Mit der Einführung eines Multi-Agenten-Systems wird die Kommunikation und Zusammenarbeit untereinander durch Reinforcement-Learning-Systeme gefördert.

Herausforderungen:

• Umgebungskorrelation: Da der Agent auf der Grundlage des aktuellen Zustands der Umgebung lernt, wird es für den Agenten zu einer Herausforderung, sich in einer sich ständig ändernden Umgebung zu schulen. Dies liegt daran, dass Reinforcement-Learning-Modelle auf der Grundlage der Interaktionen des Agenten mit der Umgebung lernen.
• Reinforcement-Learning-Modelle sind komplex und benötigen riesige Datenmengen, um fundiertere Entscheidungen zu treffen.
• Die Marktentwicklung wird durch technologische Einschränkungen und mangelnde Genauigkeit unterbrochen.