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 belønning. 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 = Forstærkningslæring

• 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 politikken, når efterspørgsel, priser eller adfærd ændrer sig.

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 alle er AlphaGo/AlphaZero (beslutningstagning med belønninger). Pointen er stadig: læring via feedback leverer overlegne politikker i dynamiske miljøer.

Forretningsmæssige anvendelsesscenarier (med direkte KPI-forbindelse)

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

• Mål: maksimal bruttomargin ved stabil konvertering.

• Tilstand: tid, lagerbeholdning, konkurrenternes pris, trafik, historik.

• Handling: vælge prisniveau eller promoveringstype.

• Belønning: margin – (promoveringsomkostninger + returrisiko).

• Bonus: RL forhindrer "overtilpasning" til historisk priselasticitet, fordi det udforsker.

2) Lager & forsyningskæde (multi-echelon)

• Mål: serviceniveau ↑, lageromkostninger ↓.

• Handling: justere bestillingspunkter og bestillingsstørrelser.

• Belønning: omsætning – lager- og restordrekostnader.

3) Fordeling af marketingbudget (multi-channel attribution)

• Mål: maksimere ROAS/CLV (Afkast på annonceforbrug / Kundelevetidsværdi).

• Handling: budgetfordeling på tværs af kanaler og kreativer.

• Belønning: tilskrevet margin på kort og længere sigt.

4) Finans & aktiesignalering

• Mål: risikovægtet maksimere afkastet.

• Tilstand: prisdata, volatilitet, kalender-/makro-begivenheder, nyheds-/sentimentdata.

• Handling: positionsjustering (øge/reducere/neutralisere) eller "ingen handel".

• Belønning: PnL (Resultatopgørelse) – transaktionsomkostninger – risikobøde.

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

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

Så 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 marketsimulator 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. Genoptræn
   Periodisk eller hændelsesdrevet genoptræning med friske data og resultatfeedback.

Minimalistisk pseudokode for løkken

Hvorfor RL frem for 'kun forudsigelse'?

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

Kort sagt:

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

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

Succesfaktorer (og faldgruber)

Design belønningen godt

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

• Tilføj bøder for risiko, compliance og kundeindvirkning.

Begræns udforskningsrisiko

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

• Opbyg sikkerhedsforanstaltninger: stop-loss, budgetbegrænsninger, godkendelsesflows.

Forhindr datadrift og lækage

• Brug en funktionslager med versionsstyring.

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

MLOps & styring

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

• Tilpasning til DORA/IT-styring og privatlivsrammer.

Hvordan starter man pragmatisk?

1. Vælg en KPI-stram, afgrænset case (f.eks. dynamisk prisfastsættelse 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-politikker side om side.

4. Mål live, i lille skala (canarie), og skaler op efter bevist forbedring.

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

Hvad NetCare leverer

Hos NetCare kombinerer vi strategi, data-engineering og MLOps med agent-baseret 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, drift, genoptræning & governance.

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

Vil du vide, hvad der kontinuerlig læringssløjfe giver mest værdi for din organisation?
👉 Book et indledende møde via netcare.dk – vi viser dig gerne en demo af, hvordan du kan anvende Reinforcement Learning i praksis.