De kracht van RL

Puterea Reinforcement Learning

Învățare continuă pentru predicții mai bune

Ce este Reinforcement Learning (RL)?

Învățarea prin întărire (Reinforcement Learning - RL) este o abordare de învățare în care un agent ia acțiuni într-un mediu pentru a maximiza un recompensă modelul învață politici („policy”) care, pe baza stării curente (state), aleg cea mai bună acțiune.

  • Agent: modelul care ia decizii.

  • Mediu: lumea în care operează modelul (piață, magazin online, lanț de aprovizionare, bursă).

  • Recompensă (reward): număr care indică cât de bună a fost o acțiune (de ex. marjă mai mare, costuri de stocare mai mici).

  • Politică: strategie care alege o acțiune dată o stare.

Acronime explicate:

  • RL = Învățare prin întărire

  • MDP = Proces decizional Markov (cadru matematic pentru RL)

  • MLOps = Operațiuni Machine Learning (partea operațională: date, modele, implementare, monitorizare)

De ce RL este relevant acum

  1. Învățare continuă: RL ajustează politica când cererea, prețurile sau comportamentul se schimbă.

  2. Orientat spre decizie: Nu doar prezice, ci optimizare efectivă rezultatul.

  3. Prietenos pentru simulare: Puteți rula în siguranță scenarii „ce-ar-fi” înainte de a merge live.

  4. Feedback în primul rând: Folosiți KPI reali (marjă, conversie, rotația stocurilor) ca recompensă directă.

Important: AlphaFold este o descoperire în deep learning pentru plierea proteinelor; Exemplu clasic de RL este AlphaGo/AlphaZero (luare de decizii bazată pe recompense). Esențialul rămâne: învățare prin feedback oferă politici superioare în medii dinamice.
AlphaFold folosește o combinație de Generative AI pentru a prezice combinații de GENE în loc de combinații de cuvinte (tokeni). Utilizează Reinforcement Learning pentru a prezice cea mai probabilă formă a unei anumite structuri proteice.

Cazuri de utilizare în afaceri (cu legătură directă cu KPI)

1) Optimizarea cifrei de afaceri și a profitului (prețuri + promoții)

  • Scop: maximă marjă brută la conversie stabilă.

  • Stare: timp, stoc, preț concurent, trafic, istoric.

  • Acțiune: alegere treaptă de preț sau tip promoție.

  • Recompensă: marjă – (costuri promo + risc de retur).

  • Bonus: RL previne supraînvățarea pe elasticitatea istorică a prețurilor deoarece explorează explorează.

2) Stocuri & lanț de aprovizionare (multi-nivel)

  • Scop: grad de serviciu ↑, costuri de stoc ↓.

  • Acțiune: ajustarea punctelor de comandă și a mărimilor comenzilor.

  • Recompensă: cifră de afaceri – costuri de stoc și de backlog.

3) Alocarea bugetului de marketing (atributiune multi-canal)

  • Scop: maximizarea ROAS/CLV (Rentabilitatea cheltuielilor publicitare / Valoarea pe durata vieții clientului).

  • Acțiune: alocare bugetară între canale și reclame

  • Recompensă: marjă atribuită pe termen scurt și lung

4) Finanțe & semnalizare pentru acțiuni

  • Scop: ponderat în funcție de risc maximizarea randamentului

  • Stare: caracteristici de preț, volatilitate, evenimente din calendar/macro, caracteristici de știri/sentiment

  • Acțiune: ajustare de poziție (creștere/scădere/neutralizare) sau "fără tranzacție"

  • Recompensă: Profit și pierdere (Profit și pierdere) – costuri de tranzacție – penalizare de risc

  • Atenție: nu constituie consultanță investițională; asigurați-vă de limite stricte de risc, modele de slippage și conformitate.

Bucla Mantra:

Analiză → Antrenare → Simulare → Operare → Evaluare → Reantrenare

Așa garantăm învățare continuă la Fortis AI:

  1. Analiză (Analyze)
    Audit de date, definire KPI, proiectare recompense, validare offline.

  2. Antrenare
    Optimizare politică (de ex. PPO/DDDQN). Stabiliți hiperparametrii și constrângerile.

  3. Simulare
    Gemeni digitali sau simulator de piață pentru ce-ar-fi și scenarii A/B.

  4. Operare
    Lansare controlată (canary/gradual). Feature store + inferență în timp real.

  5. Evaluează
    KPI-uri live, detectarea drift-ului, echitate/garanții, măsurarea riscului.

  6. Retrainare
    Retraining periodic sau declanșat de evenimente cu date proaspete și feedback asupra rezultatelor.

Pseudocod minimalist pentru buclă

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

De ce RL în loc de „doar prezicere”?

Modelele supravegheate clasice prezic un rezultat (de ex. venit sau cerere). Dar cea mai bună predicție nu conduce automat la cel mai bun rezultat acțiune. RL optimizează direct spațiul decizional folosind indicatorul KPI real ca recompensă — și învață din consecințe.

Pe scurt:

  • Supravegheat: „Care este probabilitatea ca X să se întâmple?”

  • RL: „Ce acțiune îmi maximizează obiectivul nu și pe termen lung?”

Factori de succes (și capcane)

Proiectați recompensa corect

  • Combinați KPI pe termen scurt (marja zilnică) cu valoarea pe termen lung (CLV, sănătatea stocului).

  • Adăugați penalități pentru risc, conformitate și impactul asupra clientului.

Reduceți riscul de explorare

  • Începeți în simulare; lansați în producție cu lansări canary și limite (de ex. pas maxim de preț/zi).

  • Construiți garduri de protecție: stop-loss-uri, limite de buget, fluxuri de aprobare.

Previne derapajul și scurgerile de date

  • Folosiți un magazie de funcții cu controlul versiunilor.

  • Monitorizați derivă (statistici se schimbă) și reantrenați automat.

Gestionați MLOps și guvernanța

  • CI/CD pentru modele, pipeline-uri reproductibile, explicabilitate și registre de audit.

  • Conectați-vă la DORA/guvernanța IT și cadrele de confidențialitate.

Cum începi pragmatic?

  1. Alegeți un caz clar, delimitat și orientat pe KPI (de ex. stabilirea dinamică a prețurilor sau alocarea bugetului).

  2. Construiți un simulator simplu cu principalele dinamici și constrângeri.

  3. Începeți cu o politică sigură (bazat-pe-reguli) ca referință; apoi testați politica RL în paralel.

  4. Măsurați live, la scară mică (canary) și scalați după confirmarea îmbunătățirii.

  5. Automatizați retraining-ul (schema + declanșatoare-eveniment) și alerte de deriva.

Ce oferă Fortis AI

La Fortis AI combinăm strategie, inginerie a datelor și MLOps cu RL bazat pe agenți:

  • Discovery & proiectare KPI: recompense, constrângeri, limite de risc.

  • Date & Simulare: feature stores, gemeni digitali, cadru A/B.

  • Politici RL: de la baseline → PPO/DDQN → politici context-aware.

  • Pregătit pentru producție: CI/CD, monitorizare, drift, reantrenare & guvernanță.

  • Impact asupra afacerii: focus pe marjă, nivel de serviciu, ROAS/CLV sau PnL corectat pentru risc.

Vrei să știi care buclă continuă de învățare aduce cele mai mari beneficii organizației tale?
👉 Programează o discuție exploratorie prin fortis-ai.nl – îți prezentăm cu plăcere un demo despre cum se poate aplica Reinforcement Learning în practică.

Gerard

Gerard activează ca consultant și manager în domeniul AI. Cu multă experiență în cadrul unor organizații mari, el poate dezlega rapid o problemă și conduce către o soluție. Combinat cu un background economic, el asigură alegeri responsabil din punct de vedere business.