Reinforcement learning: slimmer wordende computer = succesvoller bedrijf

Veel taken in het bedrijfsleven kunnen we vereenvoudigen. Dat toonden specialisten in machine learning en reinforcement learning aan. De volgende successen tekenden wij al op dankzij deze technologie:

• Optimaal ruimte beheren in magazijn
• Robot uitpakwerk laten doen
• Prijzen automatisch laten meeveranderen
• Uitleveren met minder vrachtwagens
• Producten en diensten personaliseren
• Patiënten effectiever behandelen
• Beleggen met succes
• (E learning) games bouwen met magnetische aantrekkingskracht

Het hoe en wat van enkele van deze voorbeelden leggen we verderop graag uit. Ook voor uw organisatie liggen er in ieder geval legio mogelijkheden te wachten dankzij reinforcement learning. APPelit, ontwikkelaar van deze kunstmatige intelligentie, helpt u hiermee graag op weg naar succes.

Hoe werkt reinforcement learning?

Reinforcement learning werkt via observatie, ontdekking en een soort digitaal beloningssysteem met trial en error. Vergelijk het met een hond die u iets wilt leren. U beloont hem met wat lekkers als hij doet wat u wilt. Dankzij deze technologie leert een robot welke keus leidt tot de grootste beloning (lees: de beste prestatie). Hoe dat er in de praktijk uitziet? De voorbeelden treft u hieronder.

Hebt u meer pakketten af te leveren dan in één vrachtwagen past? Dan bent u aangewezen op meerdere ritten. Een mogelijke oplossing hierbij: de ritten opsplitsen in kleinere leveringen om zo flink kosten te besparen en de bezorgtijd in te korten. Reinforcement learning werkt dan met digitale ‘agenten’ die hierover met elkaar communiceren en de beste oplossing kiezen.

Producten en diensten personaliseren

Welk koopgedrag hebben klanten in winkels en webshops? Reinforcement learning observeert en analyseert het. En promoot vervolgens producten die passen bij de juiste mensen. Zo bereikt u de ideale shopbeleving en klantloyaliteit.

Via reinforcement learning patiënten effectiever behandelen

Wie een gebroken been heeft, krijgt in het ziekenhuis gips en laat dit er na een tijdje weer afhalen. Bij ziektes als kanker ligt dat anders. De behandelingen verschillen. En het tijdsbestek is veel langer. Wat werkt dan het beste bij welke patiënten? Voor dit soort situaties werkt de medische wereld aan een dynamisch behandelingsregime (DTR). Reinforcement learning verwerkt hierbij medische gegevens en geeft de beste behandelstrategie per patiënt.

Meer weten over reinforcement learning?

Laten we samen eens brainstormen op welke manier machines taken van uw mensen kunnen overnemen. En hoe u zo efficiënter, klantgerichter en beter betaalbaar onderneemt. Laat uw contactinformatie achter, dan hoort u snel van ons.