Styrken ved Reinforcement Learning

Kontinuerlig læring for bedre forudsigelser

Hvad er Reinforcement Learning (RL)?

Reinforcement Learning (RL) er en læringsmetode, hvor en Agent tager handlinger i et miljø for at maksimere en belønning at maksimere. Modellen lærer politikker (“policy”), der vælger den bedste handling baseret på den aktuelle tilstand (state).

• 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 (f.eks. højere margin, lavere lageromkostninger).

• Politik: strategi, der vælger en handling givet en tilstand.

Forklarede akronymer:

• RL = Reinforcement Learning

• MDP = Markov Beslutningsproces (matematisk ramme for RL)

• MLOps = Machine Learning Operations (operationel side: data, modeller, implementering, overvågning)

Hvorfor RL er relevant nu

1. Kontinuerlig læring: RL justerer politik, når efterspørgsel, priser eller adfærd ændres.

2. Beslutningsorienteret: Ikke kun forudsige, men faktisk optimere af resultatet.

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 deep learning-gennembrud for proteinfoldning; det RL-eksempel frem for alt er AlphaGo/AlphaZero (beslutningstagning med belønninger). Pointen er dog: læring via feedback leverer overlegne politikker i dynamiske miljøer.

Forretningscases (med direkte KPI-link)

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

• Mål: maksimal bruttomargin ved stabil konvertering.

• Status: tid, lager, konkurrencepris, trafik, historik.

• Handling: vælg prisniveau eller promoveringstype.

• Belønning: margin – (promotionsomkostninger + returrisiko).

• Bonus: RL forhindrer "overfitting" på historisk priselasticitet ved at udforske.

2) Lager & forsyningskæde (multi-echelon)

• Mål: serviceniveau ↑, lageromkostninger ↓.

• Handling: juster bestillingspunkter og bestillingsstørrelser.

• Belønning: omsætning – lager- og restordreromkostninger.

3) Fordeling af marketingbudget (multi-channel attribution)

• Mål: maksimer ROAS/CLV (Annonceringsafkast / Kundelevetidsværdi).

• Handling: budgetfordeling på tværs af kanaler & kreativer.

• Belønning: tilskrevet margin på kort og lang sigt.

4) Finans & aktiesignalering

• Mål: risikovægtet maksimere afkastet.

• Status: prisattributter, volatilitet, kalender-/makro-begivenheder, nyheds-/sentimentattributter.

• Handling: positionsjustering (hæve/sænke/neutralisere) eller "ingen handel".

• Belønning: P&L (Resultatopgørelse) – transaktionsomkostninger – risikobøde.

• Bemærk: ingen investeringsrådgivning; sørg for strikte risikogrænser, slippage-modeller og overholdelse.

Mantra-loopet: Analyse → Træn → Simuler → Drift → Evaluer → Gen-træn

Sådan sikrer vi kontinuerlig læring hos NetCare:

1. Analyse
   Data-audit, KPI-definition, belønningsdesign, offline validering.

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

3. Simulér
   Digital tvilling eller markeds-simulator til hvad-nu-hvis og A/B-scenarier.

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

5. Evaluer
   Live KPI'er, driftdetektion, fairness/sikkerhedsforanstaltninger, risikomåling.

6. Gen-træn
   Periodisk eller hændelsesdrevet gen-træning med friske data og outcome-feedback.

Minimalistisk pseudokode for løkken

Hvorfor RL frem for 'kun forudsigelse'?

Klassiske supervised modeller forudsiger et resultat (f.eks. omsætning eller efterspørgsel). Men det bedste estimat fører ikke automatisk til den bedste handling. RL optimerer direkte på beslutningsrummet med den faktiske KPI som belønning – og lærer af konsekvenserne.

Kort sagt:

• Overvåget: ”Hvad er sandsynligheden for, at X sker?”

• RL: ”Hvilken handling maksimerer mit mål nu og på lang sigt?”

Succesfaktorer (og faldgruber)

Design belønningen korrekt

• Kombiner kortsigtede KPI'er (daglig margin) med langsigtet værdi (CLV, lagerbeholdningens sundhed).

• Tilføj bøder for risiko, compliance og kundeindvirkning.

Begræns udforskningsrisiko

• Start i simulering; gå live med Canary-udgivelser og loftgrænser (f.eks. maks. prisstigning/dag).

• Indbyg sikkerhedsforanstaltninger: stop-tab, budgetgrænser, godkendelsesflows.

Forhindr datadrift & lækage

• Brug en Funktionslager med versionsstyring.

• Overvåg Drift (statistikker ændrer sig) og genoptræn automatisk.

Håndter MLOps & governance

• CI/CD for modeller, reproducerbare pipelines, forklarlighed og revisionsspor.

• Forbind til DORA/IT-governance og privatlivsrammer.

Hvordan starter man pragmatisk?

1. Vælg en KPI-stram, afgrænset sag (f.eks. dynamisk prissætning eller budgetallokering).

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

3. Start med en sikker politik (regelbaseret) som baseline; test derefter RL-politik sideløbende.

4. Mål live, i lille skala (canarie), og skaler op baseret på bevist effekt.

5. Automatiser genoptræning (skema + hændelsesudløsere) og afvigelsesalarmer.

Hvad NetCare leverer

Ved NetCare kombinerer vi strategi, data-engineering og MLOps med agentbaseret RL:

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

• Data & Simulering: feature stores, digitale tvillinger, A/B-framework.

• RL-Politikker: fra baseline → PPO/DDQN → kontekstbevidste politikker.

• Produktionsklar: CI/CD, overvågning, afvigelse, genoptræning & governance.

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

Vil du vide, hvilken kontinuerlig læringssløjfe der giver mest for din organisation?
👉 Planlæg et indledende møde via netcare.nl – vi vil gerne vise dig en demo af, hvordan du kan anvende Reinforcement Learning i praksis.