De kracht van RL

Kraften i Reinforcement Learning

Kontinuerlig læring for bedre forudsigelser

Hvad er Reinforcement Learning (RL)?

Forstærkningslæring (RL) er en læringstilgang, hvor en agent udfører handlinger i et miljø for at maksimere en belønning at maksimere. Modellen lærer politikker (“policy”), der på baggrund af den nuværende tilstand (state) vælger den bedste handling.

  • Agent: modellen, der træffer beslutninger.

  • Miljø: den verden, modellen opererer i (markedsplads, webshop, forsyningskæde, børs).

  • Belønning (reward): tal, der angiver hvor god en handling var (fx højere margin, lavere lageromkostninger).

  • Politik: strategi som vælger en handling givet en tilstand.

Forklaring af akronymer:

  • FL = Forstærkningslæring

  • MBP = Markov-beslutningsproces (matematisk ramme for FL)

  • MLOps = Maskinlæringsdrift (operationel side: data, modeller, implementering, overvågning)

Hvorfor RL er relevant nu

  1. Kontinuerlig læring: FL tilpasser politikken når efterspørgsel, priser eller adfærd ændrer sig.

  2. beslutningsorienteret: Ikke kun forudsige, men faktisk optimere af udfaldet.

  3. simuleringsvenlig: Du kan sikkert køre “hvad nu hvis”-scenarier, før du går live.

  4. feedback først: Brug reelle KPI'er (margin, konvertering, lageromsætningshastighed) som direkte belønning.

Vigtigt: AlphaFold er et gennembrud inden for deep learning for proteinfoldning; det RL-eksempel fremragende er AlphaGo/AlphaZero (beslutningstagning med belønninger). Pointen er fortsat: lære via feedback leverer overlegne policies i dynamiske miljøer.
AlphaFold bruger en kombination af generativ AI for i stedet for at forudsige ordkombinationer (tokens) at forudsige en måde at kombinere GENER på. Det bruger forstærkningslæring til at forudsige den mest sandsynlige form af en given proteinstruktur.

Forretnings‑use‑cases (med direkte KPI‑forbindelse)

1) Optimering af omsætning & profit (prisfastsættelse + kampagner)

  • Mål: maksimal bruttomargin ved stabil konvertering.

  • Tilstand: tid, lager, konkurrentpris, trafik, historik.

  • Handling: vælge prisniveau eller kampagnetype.

  • Belønning: margin – (kampagneomkostninger + retur risiko).

  • Bonus: RL forhindrer overtilpasning til historisk priselasticitet ved at udforske.

2) Lager & forsyningskæde (multi-echelon)

  • Mål: serviceniveau ↑, lageromkostninger ↓.

  • Handling: justere genbestillingspunkter og -mængder.

  • Belønning: omsætning – lager- og restordreomkostninger.

3) Fordeling af marketingbudget (multi-channel attribution)

  • Mål: maksimere ROAS/CLV (Afkast på annonceudgifter / Kundelevetidsværdi).

  • Handling: budgetfordeling på kanaler og creatives.

  • Belønning: tillagt margin på kort og længere sigt.

4) Finance & aktie-signalering

  • Mål: risikovægtet maksimere afkast.

  • Tilstand: prisfunktioner, volatilitet, kalender-/makro-begivenheder, nyheds-/sentimentsfunktioner.

  • Handling: positionstilpasning (øge/reducere/neutralisere) eller "ingen handel".

  • Belønning: PnL (Profit og tab) – transaktionsomkostninger – risikopåslag.

  • Bemærk: ikke investeringsrådgivning; sørg for strenge risikogrænser, slippage-modeller og overholdelse.

Mantraet LOOP:

Analyse → Træn → Simulér → Operér → Evaluer → Gen-træn

Sådan sikrer vi kontinuerlig læring hos Fortis AI:

  1. Analyse (Analyze)
    Datarevision, KPI-definition, belønningsdesign, offline-validering.

  2. Træn
    Politikoptimering (f.eks. PPO/DDDQN). Fastlæg hyperparametre og begrænsninger.

  3. Simuler
    Digital tvilling eller markedsimulator til hvad-hvis og A/B-scenarier.

  4. Drift
    Kontrolleret udrulning (canary/gradvis). Feature store + realtidsinferens.

  5. Evaluer
    Live KPI’er, driftsovervågning, fairness/guardrails, risikomåling.

  6. Genuddannelse
    Periodisk eller hændelsesdrevet genuddannelse med friske data og resultatfeedback.

Minimalistisk pseudokode for loopen

while True:
data = collect_fresh_data() # realtime + batch
policy = train_or_update_policy(data) # RL update (bijv. PPO)
results_sim = simulate(policy) # sandbox/AB-test in simulator
if passes_guardrails(results_sim):
deploy(policy, mode="canary") # klein percentage live
kpis = monitor(realtime=True) # marge, conversie, risk, drift
if drift_detected(kpis) or schedule_due():
continue # retrain-trigger

Hvorfor RL frem for "kun forudsigelse"?

Klassiske overvågede modeller forudsiger en udfald (f.eks. omsætning eller efterspørgsel). Men den bedste forudsigelse fører ikke automatisk til den bedste løsning handling. RL optimerer direkte på beslutningsrummet med den reelle KPI som belønning — og lærer af konsekvenserne.

Kort sagt:

  • Supervised: "Hvad er sandsynligheden for, at X sker?"

  • FL: "Hvilken handling maksimerer mit mål nu og på lang sigt?"

Succesfaktorer (og faldgruber)

Design belønningen korrekt

  • Kombiner kortsigtede KPI'er (dagsmargin) med langsigtet værdi (CLV, lagerets sundhed).

  • tilføj straffe for risiko, compliance og kundeimpact.

Begræns udforskningsrisiko

  • Start i simulering; gå live med canary-udrulninger og grænser (fx maks prisstigning/dag).

  • Opbyg sikkerhedsforanstaltninger: stop-loss, budgetgrænser, godkendelsesflows.

Forebyg datadrift og lækage

  • Brug en feature store med versionsstyring.

  • Overvåg drift (statistikker ændrer sig) og retrain automatisk.

Ordne MLOps & governance

  • CI/CD for modeller, reproducerbare pipelines, forklarbarhed og audit-trails.

  • Kobl til DORA/IT-governance og privacy-rammer.

Hvordan starter du pragmatisk?

  1. Vælg en KPI-skærpet, afgrænset case (fx dynamisk prisfastsættelse eller budgetallokering).

  2. Byg en enkel simulator med de vigtigste dynamikker og begrænsninger.

  3. Start med en sikker politik (regelbaseret) som baseline; derefter teste RL-policy side om side.

  4. Mål live, i lille skala (canary), og skaler op efter bevist forbedring.

  5. Automatiser retræning (skema + hændelsesudløsere) og drift-advarsler.

Hvad Fortis AI leverer

Ved Fortis AI kombinerer vi strategi, dataengineering og MLOps med agentbaseret RL:

  • Discovery & KPI-design: belønninger, begrænsninger, risikogrænser.

  • Data & Simulation: feature stores, digitale tvillinger, A/B-rammeværk.

  • RL-politikker: fra baseline → PPO/DDQN → kontekst‑bevidste politikker.

  • Klar til produktion: CI/CD, overvågning, drift, genindlæring & governance.

  • Forretningspåvirkning: fokus på margin, serviceniveau, ROAS/CLV eller risikokorrigeret PnL.

Vil du vide, hvilke kontinuerlig lærings‑loop der giver mest værdi for din organisation?
👉 Planlæg en indledende samtale via fortis-ai.nl – vi viser dig gerne en demo af, hvordan du kan anvende Reinforcement Learning i praksis.

Gerard

Gerard er aktiv som AI-konsulent og leder. Med stor erfaring fra større organisationer kan han sætte sig ind i et problem og hurtigt arbejde hen imod en løsning. Kombineret med en økonomisk baggrund sikrer han forretningsmæssigt ansvarlige valg.