Kraften i forsterkende læring

Kontinuerlig læring for bedre prediksjoner

Hva er forsterkende læring (RL)?

Forsterkende læring (RL) er en læringsmetode der en agent tar handlinger i et miljø for å maksimere en belønning belønning. Modellen lærer retningslinjer (“policy”) som velger den beste handlingen basert på den nåværende tilstanden (state).

• Agent: modellen som tar beslutninger.

• Miljø: verdenen modellen opererer i (markedsplass, nettbutikk, forsyningskjede, børs).

• Belønning (reward): tall som indikerer hvor god en handling var (f.eks. høyere margin, lavere lagerkostnader).

• Retningslinje: strategi som velger en handling gitt en tilstand.

Akronymer forklart:

• FL = Forsterkende læring

• MDP = Markov beslutningsprosess (matematisk rammeverk for RL)

• MLOps = Maskinlæringsoperasjoner (operasjonell side: data, modeller, utrulling, overvåking)

Hvorfor RL er relevant nå

1. Kontinuerlig læring: RL tilpasser retningslinjer når etterspørsel, priser eller atferd endres.

2. Beslutningsorientert: Ikke bare forutsi, men faktisk optimalisere av utfallet.

3. Simuleringsvennlig: Du kan trygt kjøre "hva-hvis"-scenarioer før du går live.

4. Tilbakemelding først: Bruk ekte KPI-er (margin, konvertering, varelageromløpshastighet) som direkte belønning.

Viktig: AlphaFold er et gjennombrudd innen dyp læring for proteinfolding; det RL-eksempel fremfor alle er AlphaGo/AlphaZero (beslutningstaking med belønninger). Poenget er at: lære gjennom tilbakemelding det gir overlegne retningslinjer i dynamiske miljøer.
Alphafold bruker en kombinasjon av Generativ AI for å forutsi en måte å forutsi GEN-kombinasjoner i stedet for ordkombinasjoner (tokens). Den bruker forsterkende læring for å forutsi den mest sannsynlige formen til en gitt proteinstruktur.

Forretningsmessige bruksområder (med direkte KPI-kobling)

1) Optimalisere omsetning og fortjeneste (prising + kampanjer)

• Mål: maksimal bruttomargin ved stabil konvertering.

• Tilstand: tid, lager, konkurransepris, trafikk, historikk.

• Handling: velge prisnivå eller kampanjetype.

• Belønning: margin – (promokostnader + returrisiko).

• Bonus: RL forhindrer ”overtilpasning” til historisk priselastisitet ved at det utforsker.

2) Lager og forsyningskjede (multi-echelon)

• Mål: servicenivå ↑, lagerkostnader ↓.

• Handling: justere bestillingspunkter og bestillingsstørrelser.

• Belønning: omsetning – lager- og restordrekostnader.

3) Fordele markedsføringsbudsjett (multi-kanal attribusjon)

• Mål: maksimere ROAS/CLV (Avkastning på annonsekostnader / Kundens livstidsverdi).

• Handling: budsjettfordeling over kanalen og kreativer.

• Belønning: tilskrevet margin på kort og lengre sikt.

4) Finans og aksjesignalering

• Mål: risikovektet maksimere avkastningen.

• Tilstand: prisegenskaper, volatilitet, kalender-/makrohendelser, nyhets-/sentimentegenskaper.

• Handling: posisjonsjustering (øke/redusere/nøytralisere) eller "ingen handel".

• Belønning: PnL (Resultatregnskap– transaksjonskostnader – risikobøter.

• Vær oppmerksom: ingen investeringsrådgivning; sørg for strenge risikogrenser, slipp-modeller og etterlevelse.

Mantra LOOPen:

Analyser → Tren → Simuler → Drift → Evaluer → Omgjennomtrening

Slik sikrer vi kontinuerlig læring hos NetCare:

1. Analyse
   Data-revisjon, KPI-definisjon, belønningsdesign, offline validering.

2. Trening
   Policy-optimalisering (f.eks. PPO/DDDQN). Bestem hyperparametere og begrensninger.

3. Simuler
   Digital tvilling eller markedsimulator for hva-hvis og A/B-scenarioer.

4. Drift
   Kontrollert utrulling (kanari/gradvis). Funksjonslager + sanntidsinferens.

5. Evaluer
   Live KPI-er, avviksdeteksjon, rettferdighet/sikkerhetsbarrierer, risikomåling.

6. Omskoler
   Periodisk eller hendelsesdrevet omskolering med ferske data og utfallsfeedback.

Minimalistisk pseudokode for løkken

Hvorfor RL fremfor ‘kun prediksjon’?

Klassiske veiledede modeller forutsier et utfall (f.eks. omsetning eller etterspørsel). Men den beste spådommen fører ikke automatisk til den beste handling. RL optimaliserer direkte på beslutningsrommet med den virkelige KPI-en som belønning – én lærer av konsekvensene.

Kort:

• Veiledet: “Hva er sjansen for at X skjer?”

• FL: “Hvilken handling maksimerer mitt mål nå og på lang sikt?”

Suksessfaktorer (og fallgruver)

Design belønningen godt

• Kombiner kortsiktige KPI-er (dagsmargin) med langsiktig verdi (CLV, lagerhelse).

• Legg til straffer tar hensyn til risiko, etterlevelse og kundeinnvirkning.

Begrens utforskningsrisiko

• Start i simulering; gå live med kanarifugl-utgivelser og tak (f.eks. maks prissteg/dag).

• Bygg sikkerhetsbarrierer: stopp-tap, budsjettgrenser, godkjenningsflyter.

Forhindre datadrift og lekkasje

• Bruk en funksjonslager med versjonskontroll.

• Overvåk drift (statistikk endres) og tren på nytt automatisk.

MLOps og styringsregler

• CI/CD for modeller, reproduserbare pipelines, forklarbarhet og revisjonsspor.

• Koble til DORA/IT-styring og personvernrammeverk.

Hvordan starter du pragmatisk?

1. Velg en KPI-stram, avgrenset sak (f.eks. dynamisk prising eller budsjettallokering).

2. Bygg en enkel simulator med de viktigste dynamikkene og begrensningene.

3. Start med en trygg policy (regelbasert) som grunnlinje; deretter teste RL-policyer side om side.

4. Mål live, i liten skala (kanari), og skaler opp etter bevist forbedring.

5. Automatiser omskolering (skjema + hendelsesutløsere) og avviksvarsler.

Hva NetCare leverer

Når NetCare kombinerer vi strategi, data-engineering og MLOps med agentbasert RL:

• Oppdagelse og KPI-design: belønninger, begrensninger, risikogrenser.

• Data og simulering: funksjonslagre, digitale tvillinger, A/B-rammeverk.

• RL-retningslinjer: fra basislinje → PPO/DDQN → kontekstbevisste retningslinjer.

• Produksjonsklar: CI/CD, overvåking, drift, omskolering og styring.

• Forretningspåvirkning: fokus på margin, servicenivå, ROAS/CLV eller risikojustert PnL.

Vil du vite hva som kontinuerlig læringssløyfe gir mest for din organisasjon?
👉 Planlegg en innledende samtale via netcare.no – vi viser deg gjerne en demo av hvordan du kan anvende Reinforcement Learning i praksis.