Reinforcement Learning: Wenn Maschinen denken lernen

Um kontinuierlich mit den schnell wechselnden Trends mithalten zu können, müssen Unternehmen eine hohe Anpassungsfähigkeit haben. Immer mehr Firmen nutzen deshalb die Methode des Reinforcement Learning (RL), um das zu gewährleisten. Mithilfe von Reinforcement Learning können Sie Herausforderungen leicht umsetzen und Kosten einsparen. So bleibt Ihr Unternehmen stets am Puls der Zeit und für den Markt attraktiv.

Was ist Reinforcement Learning?

Reinforcement Learning (RL) − oder auch Bestärkendes Lernen − ist neben Supervised und Unsupervised Learning eine Form des maschinellen Lernens (Machine Learning). Bei dieser Methode lernt ein Agent mithilfe eines Belohnungssystems, welche Aktion für das Erreichen eines angestrebten Ziels notwendig ist. Durch dieses Trial-and-Error-Verfahren lernen Algorithmen, wie sie komplexe Aufgaben selbständig erledigen können.

Wie funktioniert Reinforcement Learning?

Es gibt eine Reihe verschiedener Algorithmen für das Reinforcement Learning. Sie alle beruhen auf demselben Grundprinzip: Der Agent führt eine Aktion durch, die den Zustand der Umgebung verändert. Je nachdem, ob die Aktion richtig oder falsch war, gibt die Umwelt dann eine Rückmeldung in Form von Belohnungen (rewards) oder Bestrafungen (punishments).

Die Algorithmen des Reinforcement Learnings sind so konzipiert, dass der Agent dieses Feedback nutzt, um sein Verhalten anzupassen. Dadurch kann er die Belohnungen innerhalb einer simulierten Umgebung maximieren.

Dies geschieht durch die Abbildung von Aktionen und Methoden, die zu Lösungen des Problems führen. Künstliche neuronale Netze finden beim Bestärkenden Lernen häufig Verwendung, da sie die Ergebnisse früherer Lernvorgänge in ihren Neuronenschichten speichern können. Infolgedessen profitieren Algorithmen für Reinforcement Learning von ihren Erfahrungen und können Probleme im Laufe der Zeit besser lösen.

Was ist Deep Reinforcement Learning?

Deep Reinforcement Learning ist eine Art von Reinforcement Learning. Dabei werden tiefe neuronale Netze verwendet, um die optimale Aktion bei einem bestimmten Zustand zu lernen. Die künstliche Intelligenz ermöglicht eine komplexere und differenziertere Entscheidungsfindung und kann zu einer besseren Leistung bei schwierigen Aufgaben führen. Mithilfe des Deep Reinforcement Learnings können Unternehmen beispielsweise personalisierte Botschaften an ihre Kundschaft schicken.

Reinforcement Learning vs. Unsupervised Learning vs. Supervised Learning

Reinforcement Learning unterscheidet sich von anderen Arten des maschinellen Lernens dadurch, dass es Feedback benötigt, um zu lernen.

Algorithmen für Unsupervised Learning, wie neuronale Netze oder Deep-Learning-Algorithmen, können durch die Analyse von Daten selbstständig lernen. Dazu benötigt die künstliche Intelligenz weder menschliches Feedback noch manuelle Eingaben.

Im Vergleich zu Unsupervised Learning, sind die Algorithmen des Supervised Learning zum Lernen auf die Rückmeldung eines Menschen angewiesen. Das Feedback kann beispielsweise in Form von markierten Datensätzen dargestellt werden. Das Bestärkte Lernen kombiniert sowohl Aspekte des Unsupervised als auch des Supervised Learnings. Zum Lernen benötigt es Feedback, ist aber auch in der Lage, sich selbstständig an neue Situationen anzupassen und zu verallgemeinern.

Warum Reinforcement Learning?

Reinforcement Learning hat viele Vorteile gegenüber anderen Lernmethoden. Da diese Strategie verschiedene Arten von Daten verwendet und auf unterschiedliche Ereignisse reagieren kann, zeichnet sich RL besonders durch seine Flexibilität aus.

Zudem ähnelt Reinforcement Learning dem natürlichen Lernprozess in großen Teilen und kann Lösungen hervorbringen, zu denen Menschen nicht fähig sind.

Ein weiterer Pluspunkt ist, dass das verstärkende Lernen keine vordefinierten Lösungen oder eine vielschichtige Datenverarbeitung benötigt. Das macht es zu einem sehr leistungsfähigen Werkzeug für die Lösung komplexer Sachverhalte.

Reinforcement Learning: Beispiele

Es gibt eine Vielzahl von Beispielen, die eine erfolgreiche Umsetzung von Reinforcement Learning in Unternehmen darstellen.

Personalisierte Produktempfehlungen

RL kann Unternehmen beispielsweise dabei helfen, personalisierte Produktempfehlungen zu erstellen. Dabei berücksichtigt der Algorithmus anhand von Daten die sich ständig ändernden Kaufabsichten oder Präferenzen der Kundschaft.

Darüber hinaus kann Reinforcement Learning Unternehmen dabei unterstützen, qualitativ hochwertige Empfehlungen für Kunden und Kundinnen zu erstellen. Das funktioniert durch die Personalisierung von Empfehlungen auf der Grundlage individueller Daten der Kundschaft.

Erstellung von Chatbots

Unternehmen können Reinforcement Learning auch zur Erstellung von Chatbots verwenden. Dabei wird dem Algorithmus beigebracht, auf Fragen der Kundschaft auf natürliche Weise zu antworten. Wenn der Kunde bzw. die Kundin mit der Antwort zufrieden ist, erhält der Algorithmus eine Belohnung (reward).

Bei einer nicht zufriedenstellenden Antwort wird der Algorithmus bestraft (punishment). So lernt er den Erwartungen der Kundschaft gerecht zu werden.

Mit Reinforcement Learning können Unternehmen außerdem ihr Marketingbudget optimieren, den Customer Lifetime Value steigern, Preise einfach anpassen und den besten Online-Marketing-Content auswählen.

Fazit: Mit Reinforcement Learning Ziele leichter erreichen

Reinforcement Learning ist ein leistungsstarkes neues Werkzeug, das Unternehmen zur Lösung komplexer Probleme und zur Anpassung von Arbeitsprozessen einsetzen können. Es stellt einen großen Fortschritt für Machine Learning dar und ermöglicht die Umsetzung von scheinbar undurchführbaren Ideen. Wenn Sie nach einer Möglichkeit suchen, die Leistung und das Angebot Ihres Unternehmens zu verbessern, könnte Reinforcement Learning die Lösung sein, nach der Sie schon lange gesucht haben.

Titelbild: Nitat Termmee / iStock / Getty Images Plus