Размер и доля рынка обучения с подкреплением по развертыванию (локально, в облаке); Размер предприятия (крупные предприятия, МСП); Конечный пользователь (здравоохранение, BFSI, розничная торговля, телекоммуникации, правительство и оборона, энергетика и коммунальные услуги, производство) - глобальный анализ спроса и предложения, прогнозы роста, статистический отчет на 2023–2035 годы

Драйверы роста

• Растущий спрос в медицинской отрасли. С ростом числа заболеваний медицинские исследователи находят инновации, и динамический режим лечения (DTR) становится попulярным методом эффективного лечения пациентов. Подход к обучению с подкреплением решает эту проблему DTR, в которой алгоритмы RI помогают извлекать клинические данные для создания планов лечения на основе различных клинических показателей, полученных от пациентов в качестве входных данных. Кроме того, внедрение хирургических роботов, управляемых искусственным интеллектом, с вероятностью успеха 95 % широко интегрируется в больницах, что является основным драйвером развития индустрии обучения с подкреплением.
• Рост беспилотных транспортных средств . С ростом населения растет спрос на персонализированные и высокотехнологичные автомобили. Чтобы предотвратить столкновения, вызванные человеческим фактором и отсутствием функций безопасности, автопроизводители концентрируются на разработку беспилотных автомобилей и дисплеев, которые позволят транспортным средствам автоматизироваться независимо, в соответствии с Окружающая среда Это имеет тенденцию положительно влиять на рынок обучения с подкреплением.
• Максимизация дохода от продукции для всех предприятий- Динамическое ценообразование — хорошая стратегия определения цен в соответствии со спросом и предложением для максимизации дохода от продукции. Для решения проблем динамического ценообразования можно использовать такие методы, как Q-Learning. Алгоритмы обучения с подкреплением выступают в качестве инструментов оптимизации цен для бизнеса при взаимодействии с клиентами.
• Расширение аналитики рынка B2C -С развитием услуг доставки производитель поставляет продукцию через разделенные маршруты доставки. Основная цель производителя — минимизировать общую стоимость автопарка при удовлетворении требований клиентов. Для достижения желаемых резulьтатов этому производителю подойдет агентный подход, основанный на обучении с подкреплением. С внедрением мulьтиагентной системы общение и сотрудничество друг с другом осуществляется посредством систем обучения с подкреплением.

Проблемы:

• Корреляция среды. Поскольку агент учится на основе текущего состояния среды, ему становится сложно обучаться в постоянно меняющейся среде. Это связано с тем, что модели обучения с подкреплением обучаются на основе взаимодействия агента с окружающей средой.
• Модели обучения с подкреплением сложны, им нужны огромные объемы данных для принятия более обоснованных решений.
• Развитие рынка прерывается из-за технологических ограничений и недостаточной точности.