強化學習市場規模與份額，依部署（本地、基於雲端）；企業規模（大型企業、中小企業）；最終用戶（醫療保健、BFSI、零售、電信、政府與國防、能源與公用事業、製造業）- 全球供需分析、成長預測、統計報告 2024-2036

成長動力

• 醫療產業需求不斷增長- 隨著多種疾病的增加，醫學研究人員正在尋找創新，動態治療方案（DTR）是為患者獲得有效治療的流行方法。強化學習方法解決了這個 DTR 問題，其中 RI 演算法有助於提取臨床數據，以便根據從患者獲得的不同臨床指標作為輸入來創建治療計劃。此外，人工智慧驅動的手術機器人的採用成功率高達 95%，正在醫院中高度集成，成為強化學習產業的主要推動力。
• 自動駕駛汽車的增加—隨著人口的增加，對個人化和高科技汽車的需求激增。為了防止人為錯誤和缺乏安全功能造成的碰撞，汽車製造商正在集中精力開發無人駕駛汽車和顯示器，使車輛能夠獨立於周圍環境實現自動化這往往會對強化學習市場產生積極影響。
• 最大化所有企業的產品收入-動態定價是根據供需確定價格的良好策略，以最大化產品收入。為了提供動態定價問題的解決方案，可以使用 Q-Learning 等技術。強化學習演算法扮演企業與顧客互動的價格最佳化工具。
• 擴大 B2C 市場分析－隨著送貨服務的興起，製造商透過拆分送貨車輛路線供應產品。製造商的主要目標是在滿足客戶需求的同時最大限度地降低車隊總成本。為了達到預期的結果，基於強化學習的代理方法對該製造商來說是有利的。隨著多智能體系統的引入，透過強化學習系統相互溝通與合作。

挑戰：

• 環境相關性：由於智能體根據環境的當前狀態進行學習，因此在不斷變化的環境中對智能體進行訓練變得具有挑戰性。這是因為強化學習模型是根據代理人與環境的互動進行學習。
• 強化學習模型很複雜，需要大量數據才能做出更明智的決策。
• 市場發展因技術限制和缺乏準確性而中斷。