강화 학습 시장 규모 및 점유율, 배포별(온프레미스, 클라우드 기반), 기업 규모(대기업, 중소기업), 최종 사용자(의료, BFSI, 소매, 통신, 정부 및 국방, 에너지 및 유틸리티, 제조) - 글로벌 공급 및 수요 분석, 성장 예측, 통계 보고서 2025-2037

강화 학습 부문: 성장 동인 및 과제

성장 동력

• 의료 산업의 수요 증가 - 수많은 질병이 증가함에 따라 의학 연구자들은 혁신을 찾고 있으며 동적 치료 요법(DTR)은 환자를 위한 효율적인 치료법을 얻기 위한 인기 있는 방법입니다. 강화 학습 접근 방식은 RI 알고리즘이 환자로부터 얻은 다양한 임상 지표를 입력으로 기반으로 치료 계획 수립을 위한 임상 데이터를 추출하는 데 도움이 되는 이러한 DTR 문제를 해결합니다. 또한 95%의 성공률을 보이는 AI 기반 수술 로봇의 채택이 병원에 크게 통합되어 강화 학습 산업의 주요 동인으로 작용하고 있습니다.
• 자율주행차 증가 – 인구가 증가함에 따라 개인화되고 첨단 기술을 갖춘 자동차에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 인간의 실수와 안전 기능 부족으로 인한 충돌을 방지하기 위해 자동차 제조업체는 무인 자동차 및 차량이 주변 환경에 따라 독립적으로 자동화할 수 있는 디스플레이 개발에 집중하고 있습니다. 이는 강화 학습 강화 학습에 영향을 미치는 경향이 있습니다. 긍정적으로 시장을 개척합니다.
• 모든 비즈니스의 제품 수익 극대화- 동적 가격 책정은 수요와 공급에 따라 가격을 결정하여 제품 수익을 극대화하는 좋은 전략입니다. 동적 가격 문제에 대한 솔루션을 제공하기 위해 Q-Learning과 같은 기술을 사용할 수 있습니다. 강화 학습 알고리즘은 고객과 상호작용하는 비즈니스를 위한 가격 최적화 도구 역할을 합니다.
• B2C 시장 분석 확대 -배송 서비스가 증가함에 따라 제조업체는 분할 배송 차량 라우팅을 통해 제품을 공급합니다. 제조업체의 주요 목표는 고객 요구를 충족하면서 총 차량 비용을 최소화하는 것입니다. 원하는 결과를 얻으려면 강화 학습을 기반으로 하는 에이전트 접근 방식이 이 제조업체에 적합합니다. 멀티 에이전트 시스템 도입으로 강화 학습 시스템을 통해 서로 소통하고 협력할 수 있게 되었습니다.

도전과제:

• 환경 상관관계: 에이전트가 현재 환경 상태를 기반으로 학습하기 때문에 끊임없이 변화하는 환경에서 에이전트를 학습시키는 것이 어려워집니다. 강화 학습 모델은 에이전트와 환경의 상호작용을 기반으로 학습하기 때문입니다.
• 강화 학습 모델은 복잡하므로 정보에 입각한 결정을 내리려면 엄청난 양의 데이터가 필요합니다.
• 기술적 한계와 정확성 부족으로 인해 시장 개발이 중단됩니다.