Aprendizado por reforço: Guia para líderes empresariais

O que são algoritmos de aprendizado por reforço?

Então, o que é aprendizado por reforço? O aprendizado por reforço é um tipo específico de aprendizado de máquina que pode ajudar a maximizar a eficiência do seu negócio por meio de tentativas e erros. Basicamente, você tem um agente de aprendizado por reforço que treinará para executar várias tarefas, solicitando que ele tome uma série de decisões.

Você recompensará o agente de aprendizado quando ele disser a resposta correta e o penalizará quando ele tomar a decisão errada. Esse processo de aprendizagem depende muito do reforço positivo e negativo, para que o agente aprenda as decisões corretas a tomar.

Com o tempo, o agente começará a entender melhor sobre as decisões certas para diferentes cenários. Em seguida, você pode aplicar esse tipo de inteligência empresarial aos seus processos diários, ajudando a automatizar várias tarefas e economizando tempo.

Como as empresas se beneficiam do aprendizado por reforço?

Há várias maneiras pelas quais as empresas podem se beneficiar do aprendizado por reforça. Você pode usar esse tipo de aprendizado para ajudar os departamentos a identificar as ações certas a serem tomadas quando acontecer uma situação específica.

Por exemplo, um agente de RL pode determinar a melhor rota para uma entrega, com base nas condições de tráfego, tempo e condições de segurança. Esse tipo de aprendizado também pode ajudar você a gerenciar processos de negócios complicados.

Você pode ter um algoritmo que monitora sua produção em tempo real, tomando decisões automaticamente com base em como o processo de produção se desenrola. Você pode até treinar esse algoritmo para coletar informações específicas que podem ser usadas para tomar decisões em um nível mais alto. Portanto, o aprendizado por reforço é um processo versátil que pode beneficiar seu negócio de várias maneiras.

Quais são os fundamentos do aprendizado por reforço?

Com o aprendizado por reforço, você terá um agente que aprende a tomar decisões em um processo de treinamento de tentativa e erro. Então, à medida que o agente aprende as respostas corretas, ele gradualmente se tornará mais preciso e poderá aplicar seu conhecimento em diferentes tarefas.

Com o tempo, o agente de RL poderá tomar decisões automaticamente que beneficiarão a empresa sem sua contribuição. Dessa forma, ele pode ajudar a economizar significativamente seu tempo automatizando tarefas tediosas e resolvendo problemas para você.

Há três tipos diferentes de aprendizado de máquina que você pode usar: aprendizado por reforço, aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado.

Algoritmos de aprendizados supervisionados aprendem a tomar decisões com base em informações históricas. Isso é diferente dos algoritmos de aprendizados supervisionados, que aprendem padrões a partir de dados não marcados. O aprendizado não supervisionado envolve uma máquina que procura padrões menos óbvios em um conjunto de dados de treinamento e, em seguida, usa esses padrões para tomar decisões sem reforço positivo ou negativo.

Há também diferentes métodos de aprendizado por reforço que você pode aplicar aos seus processos de negócios. Por exemplo, você pode se perguntar "o que é Q-learning no aprendizado por reforço?" ou "o que é um modelo no aprendizado por reforço?".

Q-learning é um algoritmo de RL sem modelo que aprende as funções de valor de uma ação específica em um estado específico. Q-learning é uma abordagem sem modelo, o que significa que não requer um modelo de simulação do ambiente para funcionar e fornecer respostas com seu estado atual. Os algoritmos de RL sem modelo não requerem uma função de recompensa para aprender e, em vez disso, aprendem por tentativa e erro.

Com um algoritmo de RL baseado em modelo, o agente tomará uma decisão baseada nas informações atuais no modelo. Então, dependendo se o modelo recebe uma recompensa ou uma penalidade, ele usará essa informação para tomar a decisão correta na próxima vez que se deparar com a mesma informação.

Outro algoritmo de aprendizado por reforço é a aprendizado por reforço profundo. O aprendizado por reforço profundo combina aprendizado por reforço e aprendizagem profunda para resolver problemas complexos usando redes neurais.

Como você pode utilizar o aprendizado de reforço?

Dado que o aprendizado por reforço é um conceito vasto e diversificado, como você pode utilizá-lo para melhorar seus processos de negócios? Há algumas maneiras pelas quais as empresas podem usar o aprendizado por reforço em ambientes do mundo real, como:

Otimizar os processos de tomada de decisão

Primeiro, você pode usar o aprendizado por reforço para otimizar seu processo de tomada de decisão. O mundo dos negócios está mudando rapidamente, e você precisa ser capaz de mudar com ele se quiser que seu negócio permaneça competitivo. Embora você possa tomar decisões de negócios importantes por conta própria, pode ser mais rápido se você tiver um algoritmo de computador que possa tomar algumas decisões para você automaticamente.

Por exemplo, você pode usar algoritmos de RL para descobrir qual é o curso de ação ideal em uma situação específica. Você precisará treinar o modelo para fornecer as decisões corretas em cenários semelhantes usando o modelo de recompensa e penalidade. Então, quando você se deparar com a mesma situação no futuro, o algoritmo fornecerá a solução ideal.

Se você quiser otimizar seu processo de tomada de decisão, o que significa não apenas tomar a decisão certa, mas também tomar a decisão certa rapidamente, você pode usar o aprendizado por reforço para ajudá-lo.

Aprimorar a experiência do seu cliente

Você também pode usar o aprendizado por reforço para melhorar drasticamente a experiência do cliente e maximizar suas taxas de retenção.

Por exemplo, você pode usar o aprendizado por reforço para treinar vários programas de bate-papo automatizados para lidar com solicitações comuns de atendimento ao cliente. Então, em vez de pedir aos clientes que esperem por um representante humano quando tiverem uma pergunta, um programa automatizado pode cuidar de suas preocupações rapidamente, reduzindo o tempo de espera.

Você também pode usar o aprendizado por reforço para ajudar alguns de seus agentes de atendimento ao cliente humano. Se você tem um modelo que pode fornecer a seus agentes de atendimento ao cliente as melhores respostas às preocupações do cliente, você pode melhorar drasticamente as experiências do cliente com sua empresa.

Melhorar a gestão da cadeia de suprimentos

Muitas empresas estão usando o aprendizado por reforço para ajudá-las a melhorar suas técnicas de gestão da cadeia de suprimentos. As cadeias de suprimentos estão sob enorme estresse nos últimos anos, mas você pode usar algoritmos do aprendizado de máquina para melhorar a gestão da cadeia de suprimentos otimizando suas rotas de suprimentos.

Por exemplo, pode haver atrasos significativos na cadeia de suprimentos devido a mudanças climáticas. Ou a construção pode ocorrer em uma de suas rotas críticas de fornecimento e está diminuindo os prazos de entrega.

Diante de todos esses cenários, como você precisa ajustar sua cadeia de suprimentos para maximizar o número de pedidos entregues no prazo?

Uma das melhores maneiras de abordar esse problema é usar o aprendizado por reforço. Com base no treinamento anterior que você forneceu ao modelo, seu aprendizado por reforço poderá fornecer a melhor maneira de alterar sua rota de fornecimento e garantir que seus pedidos sejam entregues no prazo.

Incrementar suas estratégias de marketing e vendas

Por fim, você também pode usar o aprendizado por reforço para otimizar suas estratégias de vendas e marketing. Quais estratégias de marketing serão as mais eficazes para o seu negócio? E como você pode ajudar suas equipes de vendas a melhorar suas taxas de conversão? Essas são perguntas que algoritmos de aprendizado por reforço (reinforcement learning algorithms) podem ajudar a responder.

Por exemplo, com base em entradas anteriores relacionadas à eficácia de várias estratégias de marketing, seu modelo de aprendizado por reforço pode fornecer recomendações sobre como você deve alterar ou ajustar suas estratégias de marketing para maximizar o retorno de seu investimento.

Até mesmo suas equipes de vendas podem utilizar esse modelo para otimizar as interações com os clientes. Com base nas interações anteriores que você teve com seus clientes, um algoritmo de RL pode fornecer recomendações sobre o que você deve fazer a seguir.

Dessa forma, você garante que seus agentes de vendas passem tempo com leads realmente interessados em se tornar clientes pagantes. Esse algoritmo de aprendizado por reforço pode mudar a forma como suas estratégias de vendas e marketing se desenrolam, garantindo que você gere o máximo de receita possível para o seu negócio.

O futuro do aprendizado de reforço nos negócios

Com um poderoso modelo de aprendizado por reforço, você pode automatizar muitas das decisões que atualmente toma manualmente, permitindo que sua empresa faça ajustes antes de outras em seu campo.

Por exemplo, você pode estar interessado em melhorar a análise e o envolvimento do seu site. Um modelo de aprendizado por reforço pode ajudar a descobrir como organizar seu site e maximizar os números de envolvimento do público. Essa é apenas uma das muitas maneiras pelas quais a inteligência artificial pode ser usada em ambientes complexos para ajudar a tomar melhores decisões de negócios.

Mas se quiser aproveitar ao máximo o aprendizado por reforço para o seu negócio, você precisa das ferramentas certas e pode acessá-las com o Mailchimp. O Mailchimp é uma plataforma de marketing completa que você pode usar para melhorar suas estratégias de negócios, conseguir novos clientes e levar seus negócios a um novo patamar.

Com acesso a algumas das melhores ferramentas do setor, você pode desenvolver um forte modelo de aprendizado por reforço que facilitará a tomada de decisões de negócios corretas em um determinado conjunto de circunstâncias. Explore como o aprendizado por reforço pode beneficiar sua empresa e considere usar o Mailchimp para obter ajuda ao longo do caminho.