De kracht van RL

Snaga Reinforcement Learninga

Kontinuirano učenje za bolje prognoze

Što je Reinforcement Learning (RL)?

Učenje potkrepljenjem (RL) je pristup učenju pri kojem agent poduzima radnje u okolina kako bi maksimizirao nagrada nagrada. Model uči politike ("policy") koje na temelju trenutačnog stanja (state) odabiru najbolju radnju.

  • Agent: model koji donosi odluke.

  • Okolina: svijet u kojem model djeluje (tržište, web-trgovina, lanac opskrbe, burza).

  • Nagrada (reward): brojčana vrijednost koja pokazuje koliko je neka radnja bila dobra (npr. veća marža, niži troškovi zaliha).

  • Politika: strategija koja bira akciju s obzirom na stanje.

Kratice objašnjene:

  • RL = Učenje pojačanjem

  • MDP = Markovljev proces odlučivanja (matematički okvir za RL)

  • MLOps = Operacije strojног učenja (operativna strana: podaci, modeli, implementacija, nadzor)

Zašto je RL sada relevantan

  1. Kontinuirano učenje: RL prilagođava politiku kada se potražnja, cijene ili ponašanje promijene.

  2. odlučno orijentirano: Ne samo predviđati, nego stvarno optimizirati ishod.

  3. Prikladno za simulacije: Možete sigurno pokretati "što-ako" scenarije prije nego što krenete uživo.

  4. povratne informacije na prvom mjestu: Koristite stvarne KPI-jeve (marža, konverzija, brzina obrta zaliha) kao neposrednu nagradu.

Važno: AlphaFold je proboj dubokog učenja za savijanje proteina; prvoklasan primjer RL-a to je poput AlphaGo/AlphaZero (odlučivanje s nagradama). Poanta ostaje: učenje putem povratnih informacija dostavlja superiorne politike u dinamičkim okruženjima.
AlphaFold koristi kombinaciju generativne AI da bi umjesto predviđanja kombinacija riječi (tokena) predvidio kombinaciju gena. Koristi pojačano učenje za predviđanje najvjerojatnijeg oblika određene proteinske strukture.

Poslovni slučajevi (s izravnom vezom na KPI-eve)

1) Optimizacija prihoda i dobiti (cijene + promocije)

  • Cilj: maksimalno bruto marža pri stabilnoj konverziji.

  • Stanje: vrijeme, zaliha, cijena konkurencije, promet, povijest.

  • Akcija: odabrati razinu cijene ili tip promocije.

  • Nagrada: marža – (troškovi promocije + rizik povrata).

  • Bonus: RL sprječava prekomjerno prilagođavanje povijesnoj cjenovnoj elastičnosti jer istražuje istražuje.

2) Zalihe i opskrbni lanac (višerazinska)

  • Cilj: razina usluge ↑, troškovi zaliha ↓.

  • Akcija: prilagoditi točke naručivanja i veličine narudžbi.

  • Nagrada: prihod – troškovi zaliha i nepodmirenih narudžbi.

3) Raspodjela marketinškog budžeta (atribucija više kanala)

  • Cilj: maksimizirati ROAS/CLV (Povrat ulaganja u oglašavanje / Vrijednost životnog vijeka kupca).

  • Akcija: raspodjela proračuna po kanalima i kreativama.

  • Nagrada: pripisana marža na kratki i duži rok.

4) Financije i signalizacija dionica

  • Cilj: teženo rizikom maksimiziranje prinosa.

  • Stanje: značajke cijene, volatilnost, kalendarski/makro događaji, vijesti/sentiment značajke.

  • Akcija: prilagodba pozicije (povećanje/smanjenje/neutraliziranje) ili "bez trgovanja".

  • Nagrada: PnL (Dobit i gubitak) – transakcijski troškovi – kazna za rizik.

  • Pažnja: nije investicijski savjet; osigurajte stroga ograničenja rizika, modeli klizanja i usklađenost.

Mantra PETLJA:

Analiza → Treniranje → Simulacija → Operacija → Evaluacija → Ponovno treniranje

Kako osiguravamo kontinuirano učenje u NetCareu:

  1. Analiza (Analyze)
    Revizija podataka, definiranje KPI‑eva, dizajn nagrađivanja, offline validacija.

  2. Treniraj
    Optimizacija politike (npr. PPO/DDDQN). Odredite hiperparametre i ograničenja.

  3. Simuliraj
    Digitalni blizanac ili simulador tržišta za what-if i A/B scenarije.

  4. Operiraj
    Kontrolirano uvođenje (canary/postupno). Feature store + realtime inferencija.

  5. Procijeniti
    Live KPI-jevi, otkrivanje odskačanja, pravednost/zaštitne mjere, mjerenje rizika.

  6. Ponovno treniranje
    Periodično ili događajno vođeno ponovno treniranje s novim podacima i povratnom informacijom o ishodu.

Minimalistički pseudokod za petlju

while True:
data = collect_fresh_data() # realtime + batch
policy = train_or_update_policy(data) # RL update (bijv. PPO)
results_sim = simulate(policy) # sandbox/AB-test in simulator
if passes_guardrails(results_sim):
deploy(policy, mode="canary") # klein percentage live
kpis = monitor(realtime=True) # marge, conversie, risk, drift
if drift_detected(kpis) or schedule_due():
continue # retrain-trigger

Zašto RL umjesto „samo predviđanja“?

Klasični nadzirani modeli predviđaju ishod (npr. prihod ili potražnju). Ali najbolje predviđanje ne vodi automatski najboljemu akcija. RL optimizira izravno u prostoru odluka s pravim KPI-jem kao nagradom — i uči iz posljedica.

Ukratko:

  • Nadzirano: "Kolika je vjerojatnost da će X dogoditi?"

  • RL: "Koja akcija maksimizira moj cilj?" sada i na dugoročnoj razini?"

Faktori uspjeha (i zamke)

Dizajnirajte nagradu pravilno

  • Povežite kratkoročne KPI-jeve (dnevna marža) s dugoročnom vrijednošću (CLV, zdravlje zaliha).

  • Dodajte kazne za rizik, usklađenost i utjecaj na klijenta.

Ograničite rizik istraživanja

  • Počnite u simulaciji; idite uživo s kanary objave i ograničenjima (npr. max promjena cijene/dan).

  • Izgradite sigurnosne mjere: stop-lossove, ograničenja budžeta, tijekove odobrenja.

Spriječite drift podataka i curenje

  • Koristite feature store s upravljanjem verzijama.

  • Nadzor drift (statistike se mijenjaju) i automatski ponovno trenirajte.

Uredite MLOps i upravljanje

  • CI/CD za modele, reproducibilne pipelineove, objašnjivost i zapisnike revizije.

  • Povežite sa DORA/IT-upravom i okvirima privatnosti.

Kako pragmatično započeti?

  1. Odaberite KPI-jem jasno definirani slučaj (npr. dinamičko određivanje cijena ili raspodjela proračuna).

  2. Izgradite jednostavan simulator s ključnim dinamika i ograničenjima.

  3. Počnite s sigurnom politikom (temeljen na pravilima) kao osnovu; potom usporedite RL-polisu paralelno.

  4. Mjerenje uživo, u malom opsegu (canary), i skalirajte nakon dokazanog poboljšanja.

  5. Automatizirajte ponovno treniranje (raspored + event-okidači) i upozorenja za drift.

Što NetCare isporučuje

Kod NetCare kombiniramo strategija, inženjering podataka i MLOps s agentno utemeljenim RL-om:

  • Otkrivanje i dizajn KPI-ja: nagrade, ograničenja, granice rizika.

  • Podaci i simulacija: spremišta značajki, digitalni blizanci, A/B-okvir.

  • RL-politike: od osnovne razine → PPO/DDQN → politike osjetljive na kontekst.

  • Spremno za produkciju: CI/CD, nadzor, drift, ponovno učenje i upravljanje.

  • Poslovni učinak: fokus na maržu, razinu usluge, ROAS/CLV ili rizikom korigirani PnL.

Želite li znati koje petlja kontinuiranog učenja donosi najviše za vašu organizaciju?
👉 Zakažite uvodni razgovor putem netcare.nl – rado ćemo vam pokazati demo kako primijeniti Reinforcement Learning u praksi.

Gerard

Gerard radi kao AI konzultant i menadžer. S velikim iskustvom u velikim organizacijama može iznimno brzo razotkriti problem i raditi na rješenju. U kombinaciji s ekonomskom pozadinom donosi poslovno odgovorne odluke.