Wat zijn enkele praktische toepassingen van reinforcement learning in het echte leven?
Enkele praktische toepassingen van reinforcement learning in het echte leven zijn:
- Gezondheidszorg. Reinforcement learning kan worden gebruikt om gepersonaliseerde behandelingen te creëren, ook wel bekend als dynamische behandelregimes (DTR’s), voor patiënten met langdurige ziektes. Het invoersysteem omvat klinische observaties en beoordelingen van een patiënt. De resultaten zijn de behandelopties of medicijndoseringen voor elke fase van het herstel van de patiënt.
- Onderwijs. Reinforcement learning kan worden gebruikt om gepersonaliseerde leerervaringen te creëren voor studenten. Dit omvat tutoringsystemen die zich aanpassen aan de behoeften van de student, kennislacunes identificeren en aangepaste leertrajecten voorstellen om schoolresultaten te verbeteren.
- Natuurlijke taalverwerking (natural language processing, NLP). Tekstsamenvatting, vraagbeantwoording, machinale vertaling en voorspellende tekst zijn allemaal NLP-toepassingen die gebruikmaken van reinforcement learning.
- Robotica. Deep learning en reinforcement learning kunnen worden gebruikt om robots te trainen die in staat zijn om verschillende objecten vast te pakken, zelfs objecten die ze nog nooit eerder hebben gezien. Dit kan bijvoorbeeld worden gebruikt in een fabriek.
