Renforcement de l'apprentissage Taille du marché et part de marché, par déploiement (sur site, en nuage); taille de l'entreprise (grandes entreprises, PME); utilisateur final (soins de santé, BFSI, commerce de détail, télécommunications, gouvernement et défense, énergie et services publics, fabrication) - Analyse de l'offre et de la demande mondiale, prévisions de croissance, rapport statistique 2023-2035

Facteurs de croissance

• La hausse de la demande dans l'industrie médicale -Avec l'augmentation de nombreuses maladies, les chercheurs médicaux trouvent des innovations, et le régime de traitement dynamique (DTR) est une méthode populaire pour obtenir un traitement efficace pour les patients. L'approche d'apprentissage de renforcement aborde ce problème de DTR dans lequel les algorithmes d'IR aident à extraire des données cliniques pour la création de plans de traitement basés sur différents indicateurs cliniques obtenus des patients comme intrants. En outre, l'adoption de robots chirurgicaux pilotés par l'IA, avec un taux de succès de 95 %, est extrêmement intégrée dans les hôpitaux, agissant comme un moteur majeur pour l'industrie du renforcement de l'apprentissage.
• Augmentation du nombre de véhicules automoteurs – Avec la population croissante, la demande de voitures personnalisées et Hi-tech est en hausse. Pour prévenir les collisions causées par l'erreur humaine et le manque de sécurité, les constructeurs automobiles se concentrent sur le développement de voitures sans conducteur et affiche qui permettront aux véhicules d'automatiser indépendamment, en fonction de l'environnement environnant Cela a tendance à affecter positivement le marché de l'apprentissage renforcé.
• Maximiser les revenus des produits pour toutes les entreprises- Oui. La tarification dynamique est une bonne stratégie pour déterminer les prix en fonction de l'offre et de la demande, afin de maximiser les revenus des produits. Pour apporter des solutions à des questions de prix dynamiques, des techniques telles que l'apprentissage Q peuvent être utilisées. Les algorithmes d'apprentissage du renforcement agissent comme des outils d'optimisation des prix pour les entreprises dans les interactions avec les clients.
• Élargissement du B2C Analyse du marché - Oui.Avec l'augmentation des services de livraison, le fabricant fournit des produits par l'acheminement de véhicules de livraison fractionnés. l'objectif principal du fabricant est de minimiser le coût total du parc

tout en répondant aux demandes des clients. Pour obtenir les résultats souhaités, l'approche de l'agent basée sur l'apprentissage du renforcement est bonne pour ce fabricant. Avec l'introduction d'un système multi-agents, la communication et la coopération entre eux par le renforcement des systèmes d'apprentissage.

Défis :

• Corrélation environnement: Puisque l'agent apprend en fonction de l'état actuel de l'environnement, il devient difficile pour l'agent de se former dans un environnement en constante évolution. C'est parce que les modèles d'apprentissage de renforcement apprennent en fonction des interactions de l'agent avec l'environnement.
• Renforcement Les modèles d'apprentissage sont complexes, ils ont besoin d'énormes volumes de données pour prendre des décisions plus éclairées.
• L'évolution du marché est interrompue par des limitations technologiques et un manque de précision.