Reinforcement learning

Wat is reinforcement learning?

Reinforcement learning is een vorm van kunstmatige intelligentie waarbij een computer leert door te proberen, feedback te krijgen en stap voor stap beter te worden. Het klinkt technisch, maar het idee is eigenlijk eenvoudig: leren door ervaring.

Je kan het vergelijken met hoe een kind leert fietsen. In het begin valt het vaak. Maar met wat oefening, beloning en bijsturing leert het zelf hoe evenwicht werkt. In AI gebeurt hetzelfde, maar dan met data en algoritmes.

Hoe werkt reinforcement learning?

Bij reinforcement learning krijgt een algoritme geen kant-en-klare antwoorden, maar een doel.
Het systeem probeert verschillende acties uit en krijgt telkens feedback:

• een beloning als het iets goed doet,

• een straf als het fout loopt.

Door dit duizenden of miljoenen keren te herhalen, leert het wat werkt en wat niet. Zo ontdekt het zelfstandig de beste strategie om zijn doel te bereiken.

In tegenstelling tot supervised learning, waar een model leert uit voorbeelden mét juiste antwoorden, of unsupervised learning, waar het zelf patronen zoekt zonder begeleiding, draait reinforcement learning om actie en reactie. Het leert door te doen.

Kort samengevat:

• Supervised learning = leren met een leerkracht

• Unsupervised learning = zelf patronen ontdekken

• Reinforcement learning = leren door te proberen

De rol van neurale netwerken

Veel moderne toepassingen van reinforcement learning gebruiken neurale netwerken.
Een gewoon algoritme kan eenvoudige beslissingen nemen, zoals “ga links of rechts”. Maar in de echte wereld zijn situaties veel complexer.

Een neuronaal netwerk helpt om:

• te begrijpen wat er gebeurt (bijvoorbeeld camerabeelden analyseren),

• te voorspellen welke actie de grootste kans op succes heeft,

• en ervaringen op te slaan om in de toekomst beter te reageren.

De combinatie van beide heet deep reinforcement learning. Het neurale netwerk neemt waar en denkt, het reinforcement-gedeelte leert via beloning en straf. Zonder die combinatie zouden toepassingen zoals zelfrijdende auto’s of AlphaGo niet bestaan. Neurale netwerken werken een beetje zoals onze hersenen - vandaar ook de naam - hoe vaker ze een bepaald pattroon waarnemen hoe sterker de connectie worden tussen de verschillende 'nodes' in het neurale netwerk. Zonder vaste regels te moeten programmeren leert het neurale netwerk bepaalde automatismen.

Toepassingen van reinforcement learning

Je komt reinforcement learning vaker tegen dan je denkt:

• Zelfrijdende auto’s leren rijden door te experimenteren en feedback te krijgen over veiligheid, snelheid en comfort.

• Spelprogramma’s zoals AlphaGo of schaak-AI’s leren winnen door miljoenen keren tegen zichzelf te spelen.

• Robots leren lopen of objecten oppakken door te proberen tot ze het onder de knie hebben.

• Streamingplatformen zoals Netflix of YouTube leren wat jij leuk vindt door te meten waar je op klikt of wat je uitkijkt.

In elk van deze voorbeelden leert het systeem door ervaring, niet door regels die iemand vooraf vastlegt.

Reinforcement learning wordt ook steeds vaker gebruikt in de bedrijfswereld, vooral waar beslissingen invloed hebben op winst, efficiëntie of klanttevredenheid.

• Prijsoptimalisatie
  Webshops testen verschillende prijzen en leren welke het meeste verkopen opleveren zonder winst te verliezen. Het systeem leert automatisch bij op basis van klantgedrag en seizoenen.

• Aanbevelingssystemen
  E-commerceplatformen en streamingdiensten gebruiken reinforcement learning om te leren welke producten of content klanten écht aanspreken.

• Voorraad en logistiek
  Een AI kan leren hoeveel voorraad nodig is om tekorten te vermijden zonder te veel kapitaal vast te zetten. Ook leverroutes of planningen kunnen zo automatisch slimmer worden.

• Marketingcampagnes
  Digitale advertenties kunnen zelf leren welke doelgroep en boodschap het meeste rendement opleveren. Het systeem past campagnes in real time aan.

• Productie en onderhoud
  In productieomgevingen helpt reinforcement learning om de juiste volgorde van taken te bepalen, stilstanden te verminderen en onderhoud te plannen wanneer het echt nodig is.

• Klantenservice
  Slimme chatbots leren van elk gesprek. Als een bepaald antwoord vaker tot een tevreden klant leidt, zal dat antwoord sneller gekozen worden in volgende gesprekken.

De kracht van reinforcement learning zit in het zelflerend karakter. Je hoeft geen vaste regels meer te programmeren. Het systeem leert autonoom en past zich continu aan nieuwe omstandigheden aan.

Zijn er dan alleen maar voordeelen aan reinforcement learning? Niet helemaal. Reinforcement learning vraagt veel data en rekenkracht.Het moet vaak duizenden keren proberen voor het goed begrijpt wat werkt. Daarnaast is het moeilijk om goede beloningen te definiëren. Als het doel te vaag is, leert het verkeerde gewoontes aan. Daarom wordt reinforcement learning vaak gecombineerd met simulaties. Zo kan het veilig leren zonder echte schade aan te richten.